論文の概要: Agentic AI for Cyber Resilience: A New Security Paradigm and Its System-Theoretic Foundations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22883v1
- Date: Sun, 28 Dec 2025 11:17:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.269475
- Title: Agentic AI for Cyber Resilience: A New Security Paradigm and Its System-Theoretic Foundations
- Title（参考訳）: サイバーレジリエンスのためのエージェントAI - 新しいセキュリティパラダイムとそのシステム理論の基礎
- Authors: Tao Li, Quanyan Zhu,
- Abstract要約: サイバーセキュリティは、ファンデーションモデルに基づく人工知能によって根本的に作り直されている。
この章は、予防中心のセキュリティからエージェントサイバーレジリエンスへの移行を主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.297163645916157
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cybersecurity is being fundamentally reshaped by foundation-model-based artificial intelligence. Large language models now enable autonomous planning, tool orchestration, and strategic adaptation at scale, challenging security architectures built on static rules, perimeter defenses, and human-centered workflows. This chapter argues for a shift from prevention-centric security toward agentic cyber resilience. Rather than seeking perfect protection, resilient systems must anticipate disruption, maintain critical functions under attack, recover efficiently, and learn continuously. We situate this shift within the historical evolution of cybersecurity paradigms, culminating in an AI-augmented paradigm where autonomous agents participate directly in sensing, reasoning, action, and adaptation across cyber and cyber-physical systems. We then develop a system-level framework for designing agentic AI workflows. A general agentic architecture is introduced, and attacker and defender workflows are analyzed as coupled adaptive processes, and game-theoretic formulations are shown to provide a unifying design language for autonomy allocation, information flow, and temporal composition. Case studies in automated penetration testing, remediation, and cyber deception illustrate how equilibrium-based design enables system-level resiliency design.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティは、ファンデーションモデルに基づく人工知能によって根本的に作り直されている。
大規模な言語モデルは、自律的な計画、ツールオーケストレーション、大規模での戦略的適応、静的ルール、周辺防御、人間中心のワークフローの上に構築されたセキュリティアーキテクチャへの挑戦を可能にする。
この章は、予防中心のセキュリティからエージェントサイバーレジリエンスへの移行を主張する。
完全な保護を求めるのではなく、回復力のあるシステムは破壊を予測し、攻撃下で重要な機能を維持し、効率よく回復し、継続的に学習しなければなりません。
私たちはこの変化を、サイバーセキュリティのパラダイムの歴史的進化の中で捉えており、自律的なエージェントが、サイバーおよびサイバー物理システム全体にわたって、センサー、推論、アクション、適応に直接参加するAI強化パラダイムに到達しています。
次にエージェントAIワークフローを設計するためのシステムレベルのフレームワークを開発する。
汎用エージェントアーキテクチャを導入し、アタッカーとディフェンダーのワークフローを結合適応プロセスとして分析し、ゲーム理論の定式化を行い、自律性アロケーション、情報フロー、時間構成のための統一設計言語を提供する。
自動浸透試験、修復、サイバー偽装のケーススタディは、平衡に基づく設計がシステムレベルのレジリエンス設計を可能にしていることを示している。
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