論文の概要: AI Agents vs. Human Investigators: Balancing Automation, Security, and Expertise in Cyber Forensic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14544v1
- Date: Tue, 20 Jan 2026 23:52:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.18534
- Title: AI Agents vs. Human Investigators: Balancing Automation, Security, and Expertise in Cyber Forensic Analysis
- Title（参考訳）: AIエージェント対人間捜査官:サイバー法医学分析における自動化、セキュリティ、エキスパートのバランス
- Authors: Sneha Sudhakaran, Naresh Kshetri,
- Abstract要約: AIエージェントは、異常検出、エビデンス分類、行動パターン認識などのプロセスを自動化する能力のために、デジタル法医学のプラクティスを越えて採用されている。
しかし、AIを不可欠にしている特徴は、注目すべきリスクももたらしている。
本研究は、最もよく使用されるAIエージェントであるChatGPTと人間法医学研究者の有効性の比較分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In an era where cyber threats are rapidly evolving, the reliability of cyber forensic analysis has become increasingly critical for effective digital investigations and cybersecurity responses. AI agents are being adopted across digital forensic practices due to their ability to automate processes such as anomaly detection, evidence classification, and behavioral pattern recognition, significantly enhancing scalability and reducing investigation timelines. However, the characteristics that make AI indispensable also introduce notable risks. AI systems, often trained on biased or incomplete datasets, can produce misleading results, including false positives and false negatives, thereby jeopardizing the integrity of forensic investigations. This study presents a meticulous comparative analysis of the effectiveness of the most used AI agent, ChatGPT, and human forensic investigators in the realm of cyber forensic analysis. Our research reveals critical limitations within AI-driven approaches, demonstrating scenarios in which sophisticated or novel cyber threats remain undetected due to the rigid pattern-based nature of AI systems. Conversely, our analysis highlights the crucial role that human forensic investigators play in mitigating these risks. Through adaptive decision-making, ethical reasoning, and contextual understanding, human investigators effectively identify subtle anomalies and threats that may evade automated detection systems. To reinforce our findings, we conducted comprehensive reliability testing of forensic techniques using multiple cyber threat scenarios. These tests confirmed that while AI agents significantly improve the efficiency of routine analyses, human oversight remains crucial in ensuring accuracy and comprehensiveness of the results.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威が急速に進化している時代には、サイバー法医学的分析の信頼性は、効果的なデジタル調査とサイバーセキュリティ対応にますます重要になっている。
AIエージェントは、異常検出、エビデンス分類、行動パターン認識などのプロセスを自動化する能力、スケーラビリティの大幅な向上、調査スケジュールの短縮など、デジタル法医学的なプラクティスで採用されている。
しかし、AIを不可欠にしている特徴は、注目すべきリスクももたらしている。
バイアスのあるデータセットや不完全なデータセットに基づいてトレーニングされるAIシステムは、偽陽性や偽陰性などの誤解を招く結果を生み出す可能性があるため、法医学的な調査の完全性を損なう可能性がある。
本研究は,サイバー法医学的分析の領域において,最もよく使用されるAIエージェントであるChatGPTとヒト法科学研究者の有効性について,綿密に比較検討した。
我々の研究は、AI駆動アプローチにおける重要な制限を明らかにし、AIシステムの厳格なパターンに基づく性質のために、高度なサイバー脅威や新しいサイバー脅威が未検出のままであるシナリオを実証している。
逆に、我々の分析は、人間の法医学研究者がこれらのリスクを緩和する上で重要な役割を果たしている重要な役割を強調している。
適応的な意思決定、倫理的推論、文脈的理解を通じて、人間の研究者は、自動検知システムを避ける可能性のある微妙な異常や脅威を効果的に特定する。
本研究は,複数のサイバー脅威シナリオを用いた法医学的手法の総合的信頼性試験を行った。
これらのテストでは、AIエージェントが日常的な分析の効率を大幅に改善する一方で、人間の監視は結果の正確性と包括性を保証する上で不可欠であることが確認された。
関連論文リスト
- Enhancing IoMT Security with Explainable Machine Learning: A Case Study on the CICIOMT2024 Dataset [0.0]
説明可能な人工知能(XAI)は、AIモデルの透明性と解釈可能性を高める。
サイバーセキュリティ、特にIoMT(Internet of Medical Things)では、AIによる脅威検出のブラックボックスの性質が大きな課題となっている。
本研究は,IoMT環境におけるサイバー攻撃分類のための2つのアンサンブル学習手法,バッグングとブースティングを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-10T09:17:46Z) - Expert-in-the-Loop Systems with Cross-Domain and In-Domain Few-Shot Learning for Software Vulnerability Detection [38.083049237330826]
本研究では,CWE(Common Weaknessions)を用いたPythonコードの識別をシミュレーションすることにより,ソフトウェア脆弱性評価におけるLLM(Large Language Models)の利用について検討する。
その結果,ゼロショットプロンプトは性能が低いが,少数ショットプロンプトは分類性能を著しく向上させることがわかった。
モデル信頼性、解釈可能性、敵の堅牢性といった課題は、将来の研究にとって重要な領域のままである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-11T18:43:51Z) - Real-Time Detection of Insider Threats Using Behavioral Analytics and Deep Evidential Clustering [0.0]
本稿では,行動分析と深層的クラスタリングを組み合わせた,インサイダー脅威をリアルタイムに検出するフレームワークを提案する。
本システムは,ユーザの行動を捉え,分析し,文脈に富んだ行動特徴を適用し,潜在的な脅威を分類する。
我々は,CERTやTWOSなどのベンチマークインサイダー脅威データセットについて,平均検出精度94.7%,偽陽性率38%を従来のクラスタリング手法と比較し評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T11:21:33Z) - Bringing Order Amidst Chaos: On the Role of Artificial Intelligence in Secure Software Engineering [0.0]
進化を続ける技術的景観は、機会と脅威の両方を提供し、カオスと秩序が競合する動的な空間を作り出す。
セキュアなソフトウェアエンジニアリング(SSE)は、ソフトウェアシステムを危険にさらす脆弱性に継続的に対処しなければならない。
この論文は、AIの精度に影響を与えるドメイン固有の違いに対処することで、SSEのカオスに秩序をもたらすことを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-09T11:38:58Z) - Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。
近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。
この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z) - Harnessing AI for efficient analysis of complex policy documents: a case study of Executive Order 14110 [44.99833362998488]
法律、規制、執行命令などの政策文書は、社会の形成に不可欠である。
本研究の目的は、政策分析の合理化におけるAIの可能性を評価し、現在のAIアプローチの強みと限界を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T11:19:28Z) - Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する
AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。
本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z) - A Comprehensive Analysis of the Role of Artificial Intelligence and
Machine Learning in Modern Digital Forensics and Incident Response [0.0]
目標は、デジタル法医学とインシデント対応において、AIとMLのテクニックがどのように使われているか、詳しく調べることである。
この取り組みは、AI駆動の方法論がこれらの重要なデジタル法医学の実践を形作っている複雑な方法を明らかにするために、表面のずっと下を掘り下げる。
最終的に、この論文は、デジタル法医学におけるAIとMLの統合の重要性を強調し、現代のサイバー脅威に取り組む上での、彼らのメリット、欠点、より広範な意味についての洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:23:53Z) - Sufficient Reasons for A Zero-Day Intrusion Detection Artificial Immune
System [40.31029890303761]
機械学習モデルの解釈可能性と透明性は、AIによる侵入検出結果に対する信頼の基盤である。
本稿では,人工免疫システムに基づく厳密な解釈可能な人工知能による侵入検出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-05T14:46:08Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。