論文の概要: AgenticCyber: A GenAI-Powered Multi-Agent System for Multimodal Threat Detection and Adaptive Response in Cybersecurity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06396v1
- Date: Sat, 06 Dec 2025 10:59:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.342371
- Title: AgenticCyber: A GenAI-Powered Multi-Agent System for Multimodal Threat Detection and Adaptive Response in Cybersecurity
- Title（参考訳）: AgenticCyber: サイバーセキュリティにおけるマルチモーダル脅威検出と適応応答のためのGenAIを利用したマルチエージェントシステム
- Authors: Shovan Roy,
- Abstract要約: AgenticCyberは、クラウドログ、監視ビデオ、環境オーディオを同時に監視する特殊なエージェントを編成する、生成AIによるマルチエージェントシステムである。
このソリューションは、96.2%のF1スコアの脅威検出を実現し、応答遅延を420msに低減し、適応的なセキュリティ姿勢管理を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.324890820102255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing complexity of cyber threats in distributed environments demands advanced frameworks for real-time detection and response across multimodal data streams. This paper introduces AgenticCyber, a generative AI powered multi-agent system that orchestrates specialized agents to monitor cloud logs, surveillance videos, and environmental audio concurrently. The solution achieves 96.2% F1-score in threat detection, reduces response latency to 420 ms, and enables adaptive security posture management using multimodal language models like Google's Gemini coupled with LangChain for agent orchestration. Benchmark datasets, such as AWS CloudTrail logs, UCF-Crime video frames, and UrbanSound8K audio clips, show greater performance over standard intrusion detection systems, reducing mean time to respond (MTTR) by 65% and improving situational awareness. This work introduces a scalable, modular proactive cybersecurity architecture for enterprise networks and IoT ecosystems that overcomes siloed security technologies with cross-modal reasoning and automated remediation.
- Abstract（参考訳）: 分散環境におけるサイバー脅威の複雑さの増大は、マルチモーダルデータストリームをまたいだリアルタイム検出とレスポンスのための高度なフレームワークを要求する。
本稿では、クラウドログ、監視ビデオ、環境オーディオを同時に監視する特別エージェントを編成する、生成AIによるマルチエージェントシステムであるAgenticCyberを紹介する。
このソリューションは、脅威検出における96.2%のF1スコアを実現し、レスポンスレイテンシを420msに削減し、エージェントオーケストレーションのためにGoogleのGeminiとLangChainを組み合わせたマルチモーダル言語モデルを使用した適応型セキュリティ姿勢管理を可能にする。
AWS CloudTrailログ、UCF-Crimeビデオフレーム、UrbanSound8Kオーディオクリップなどのベンチマークデータセットは、標準侵入検知システムよりもパフォーマンスが高く、平均応答時間(MTTR)を65%削減し、状況認識を改善する。
この作業は、エンタープライズネットワークとIoTエコシステムのためのスケーラブルでモジュール化されたプロアクティブなサイバーセキュリティアーキテクチャを導入し、クロスモーダルな推論と自動修復によってサイロ化されたセキュリティ技術を克服する。
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