論文の概要: WiFiPenTester: Advancing Wireless Ethical Hacking with Governed GenAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.23092v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 15:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.533661
• Title: WiFiPenTester: Advancing Wireless Ethical Hacking with Governed GenAI
• Title（参考訳）: WiFiPenTester:Governed GenAIでワイヤレス倫理的ハッキングを促進する
• Authors: Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell,
• Abstract要約: WiFiPenTesterは、GenAI対応のワイヤレス倫理的ハッキングのための実験的で、管理され、再現可能なシステムである。 本稿では,複数の無線環境を対象としたシステムアーキテクチャ,脅威モデル,ガバナンス機構,実証実験について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wireless ethical hacking relies heavily on skilled practitioners manually interpreting reconnaissance results and executing complex, time-sensitive sequences of commands to identify vulnerable targets, capture authentication handshakes, and assess password resilience; a process that is inherently labour-intensive, difficult to scale, and prone to subjective judgement and human error. To help address these limitations, we propose WiFiPenTester, an experimental, governed, and reproducible system for GenAI-enabled wireless ethical hacking. The system integrates large language models into the reconnaissance and decision-support phases of wireless security assessment, enabling intelligent target ranking, attack feasibility estimation, and strategy recommendation, while preserving strict human-in-the-loop control and budget-aware execution. We describe the system architecture, threat model, governance mechanisms, and prompt-engineering methodology, and empirical experiments conducted across multiple wireless environments. The results demonstrate that GenAI assistance improves target selection accuracy and overall assessment efficiency, while maintaining auditability and ethical safeguards. This indicates that WiFiPenTester is a meaningful step toward practical, safe, and scalable GenAI-assisted wireless penetration testing, while reinforcing the necessity of bounded autonomy, human oversight, and rigorous governance mechanisms when deploying GenAI in ethical hacking.
• Abstract（参考訳）: 無線の倫理的ハッキングは、手動で偵察結果を解釈し、脆弱なターゲットを特定し、認証ハンドシェイクを捕捉し、パスワードのレジリエンスを評価する、複雑な、時間に敏感なコマンドのシーケンスを実行する熟練した実践者に大きく依存している。 WiFiPenTesterは、GenAI対応のワイヤレス倫理的ハッキングのための実験的で、管理され、再現可能なシステムである。 このシステムは,大規模言語モデルを無線セキュリティアセスメントの偵察および意思決定支援フェーズに統合し,厳格なループ内制御と予算対応実行を維持しつつ,インテリジェントな目標ランク付け,攻撃可能性推定,戦略レコメンデーションを可能にする。 本稿では, システムアーキテクチャ, 脅威モデル, ガバナンス機構, プロンプトエンジニアリング手法, および複数の無線環境を対象とした実証実験について述べる。 以上の結果から,GenAI支援は,監査性と倫理的保護を維持しつつ,目標選択精度と総合評価効率を向上させることが示唆された。 このことは、WiFiPenTesterが実用的で安全でスケーラブルなGenAI支援のワイヤレス侵入テストに向けた重要なステップであり、倫理的ハッキングにGenAIをデプロイする際、境界付き自律性、人間の監視、厳格なガバナンスメカニズムの必要性を補強していることを示している。

関連論文リスト

• Agentic Artificial Intelligence for Ethical Cybersecurity in Uganda: A Reinforcement Learning Framework for Threat Detection in Resource-Constrained Environments [0.0]
  本研究では、強化学習、明示的な倫理的ガバナンス層、人間の監視を統合するエージェント人工知能(AAI)フレームワークを提案する。 ウガンダの重要デジタルインフラストラクチャの重要な要素を反映した5ノードネットワークトポロジーを用いて,CPU最適化シミュレーション環境を開発した。 AAIフレームワークは、ベースラインシステムの70%検出と15%偽陽性と比較して、100%検出率、ゼロ偽陽性、および完全な倫理的コンプライアンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T05:44:25Z)
• Never Compromise to Vulnerabilities: A Comprehensive Survey on AI Governance [211.5823259429128]
  本研究は,本質的セキュリティ,デリバティブ・セキュリティ,社会倫理の3つの柱を中心に構築された,技術的・社会的次元を統合した包括的枠組みを提案する。 我々は,(1)防衛が進化する脅威に対して失敗する一般化ギャップ,(2)現実世界のリスクを無視する不適切な評価プロトコル,(3)矛盾する監視につながる断片的な規制,の3つの課題を特定する。 私たちのフレームワークは、研究者、エンジニア、政策立案者に対して、堅牢でセキュアなだけでなく、倫理的に整合性があり、公的な信頼に値するAIシステムを開発するための実用的なガイダンスを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:42:56Z)
• Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6445117343499]
  本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。 敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。 GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-30T13:26:00Z)
• Computational Safety for Generative AI: A Signal Processing Perspective [65.268245109828]
  計算安全性は、GenAIにおける安全性の定量的評価、定式化、研究を可能にする数学的枠組みである。 ジェイルブレイクによる悪意のあるプロンプトを検出するために, 感度解析と損失景観解析がいかに有効かを示す。 我々は、AIの安全性における信号処理の鍵となる研究課題、機会、そして重要な役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:26:50Z)
• PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation [2.3020018305241337]
  PenTest++はAIの拡張されたシステムで、自動化と生成AI(GenAI)を統合し、倫理的ハッキングを最適化する。 自動化と人間の監視のバランスを保ち、重要な段階での意思決定を確実にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T16:46:23Z)
• AI-Augmented Ethical Hacking: A Practical Examination of Manual Exploitation and Privilege Escalation in Linux Environments [2.3020018305241337]
  本研究は,Linux ベースの浸透試験環境における手動操作および特権エスカレーションタスクにおける生成AI(GenAI)の適用について検討する。 以上の結果から,GenAIは攻撃ベクトルの特定や,特権エスカレーション時の機密データに対する複雑な出力解析など,プロセスの合理化が可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T15:55:15Z)
• AI-Enhanced Ethical Hacking: A Linux-Focused Experiment [2.3020018305241337]
  この研究は、Linuxベースのターゲットマシン上での侵入テストの重要な段階におけるGenAIの有効性を評価する。 このレポートは、誤用、データの偏見、幻覚、AIへの過度信頼といった潜在的なリスクを批判的に調査している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T15:02:47Z)
• Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security [0.0]
  本稿では,人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について検討する。 サイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された、自律的なAIエージェントであるReaperAIを開発している。 ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:15:12Z)
• 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。