論文の概要: Agentic AI for Cybersecurity: A Meta-Cognitive Architecture for Governable Autonomy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11897v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 12:52:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.813186
- Title: Agentic AI for Cybersecurity: A Meta-Cognitive Architecture for Governable Autonomy
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティのためのエージェントAI: 統治可能な自律性のためのメタ認知アーキテクチャ
- Authors: Andrei Kojukhov, Arkady Bovshover,
- Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティのオーケストレーションはエージェント型マルチエージェント認知システムとして再認識されるべきである,と論じる。
本稿では,特定・仮説形成・文脈解釈・説明・ガバナンスに責任を負う異種AIエージェントを,メタ認知判断機能を通じて協調する概念的枠組みを提案する。
我々の貢献は、メタ認知判断を第一級システム機能として組み込むことによって、この認知構造をアーキテクチャ的に明確化し、統制可能にすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contemporary AI-driven cybersecurity systems are predominantly architected as model-centric detection and automation pipelines optimized for task-level performance metrics such as accuracy and response latency. While effective for bounded classification tasks, these architectures struggle to support accountable decision-making under adversarial uncertainty, where actions must be justified, governed, and aligned with organizational and regulatory constraints. This paper argues that cybersecurity orchestration should be reconceptualized as an agentic, multi-agent cognitive system, rather than a linear sequence of detection and response components. We introduce a conceptual architectural framework in which heterogeneous AI agents responsible for detection, hypothesis formation, contextual interpretation, explanation, and governance are coordinated through an explicit meta-cognitive judgement function. This function governs decision readiness and dynamically calibrates system autonomy when evidence is incomplete, conflicting, or operationally risky. By synthesizing distributed cognition theory, multi-agent systems research, and responsible AI governance frameworks, we demonstrate that modern security operations already function as distributed cognitive systems, albeit without an explicit organizing principle. Our contribution is to make this cognitive structure architecturally explicit and governable by embedding meta-cognitive judgement as a first-class system function. We discuss implications for security operations centers, accountable autonomy, and the design of next-generation AI-enabled cyber defence architectures. The proposed framework shifts the focus of AI in cybersecurity from optimizing isolated predictions to governing autonomy under uncertainty.
- Abstract（参考訳）: 現代のAI駆動型サイバーセキュリティシステムは、主にモデル中心の検出と自動化パイプラインとして設計されており、正確性や応答レイテンシといったタスクレベルのパフォーマンスメトリクスに最適化されている。
境界付けられた分類タスクには有効であるが、これらのアーキテクチャは敵の不確実性の下で説明責任のある意思決定をサポートするのに苦労する。
本稿では、サイバーセキュリティのオーケストレーションは、検出・応答コンポーネントの線形シーケンスではなく、エージェント型多エージェント認知システムとして再認識されるべきである、と論じる。
本稿では, 異種AIエージェントによる検出, 仮説形成, 文脈解釈, 説明, ガバナンスを, 明確なメタ認知判断機能を通じて協調する, 概念的アーキテクチャフレームワークを提案する。
この機能は、決定の即応性を管理し、証拠が不完全、矛盾、あるいは運用上のリスクがある場合に、システムの自律性を動的に校正する。
分散認知理論、マルチエージェントシステム研究、そして責任あるAIガバナンスフレームワークを合成することにより、現代のセキュリティ操作が既に分散認知システムとして機能していることを実証する。
我々の貢献は、メタ認知判断を第一級システム機能として組み込むことによって、この認知構造をアーキテクチャ的に明確化し、統制可能にすることである。
セキュリティ運用センター,説明責任自律性,次世代のAI対応サイバー防御アーキテクチャの設計について論じる。
提案されたフレームワークは、サイバーセキュリティにおけるAIの焦点を、孤立した予測を最適化することから、不確実性の下で自律性を管理することに移行する。
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