論文の概要: Can AI Lower the Barrier to Cybersecurity? A Human-Centered Mixed-Methods Study of Novice CTF Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18172v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 12:20:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.318526
• Title: Can AI Lower the Barrier to Cybersecurity? A Human-Centered Mixed-Methods Study of Novice CTF Learning
• Title（参考訳）: AIはサイバーセキュリティの障壁を下げられるか? 初心者のCTF学習に関する人間中心の混合手法の研究
• Authors: Cathrin Schachner, Jasmin Wachter,
• Abstract要約: サイバーセキュリティのためのエージェントAIフレームワークは、侵入テストタスクの自動化と調整によって障壁を低くすることを約束する。 我々は、エージェントAIフレームワークがCTFベースの浸透テストへの初歩的な参入をどのように仲介するかを調べる、人間中心の混合メソッドケーススタディを提案する。
• 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: Capture-the-Flag (CTF) competitions serve as gateways into offensive cybersecurity, yet they often present steep barriers for novices due to complex toolchains and opaque workflows. Recently, agentic AI frameworks for cybersecurity promise to lower these barriers by automating and coordinating penetration testing tasks. However, their role in shaping novice learning remains underexplored. We present a human-centered, mixed-methods case study examining how agentic AI frameworks -- here Cybersecurity AI (CAI) -- mediates novice entry into CTF-based penetration testing. An undergraduate student without prior hacking experience attempted to approach performance benchmarks from a national cybersecurity challenge using CAI. Quantitative performance metrics were complemented by structured reflective analysis of learning progression and AI interaction patterns. Our thematic analysis suggest that agentic AI reduces initial entry barriers by providing overview, structure and guidance, thereby lowering the cognitive workload during early engagement. Quantitatively, the observed extensive exploration of strategies and low per-strategy execution time potetially facilitatates cybersecurity training on meta, i.e. strategic levels. At the same time, AI-assisted cybersecurity education introduces new challenges related to trust, dependency, and responsible use. We discuss implications for human-centered AI-supported cybersecurity education and outline open questions for future research.
• Abstract（参考訳）: Capture-the-Flag(CTF)コンペティションは、攻撃的なサイバーセキュリティの入り口として機能するが、複雑なツールチェーンと不透明なワークフローのために、初心者に急な障壁を提示することが多い。 最近、サイバーセキュリティのためのエージェントAIフレームワークは、侵入テストタスクの自動化と調整によって、これらの障壁を低くすることを約束している。 しかし、初級学習における彼らの役割は未解明のままである。 我々は、エージェントAIフレームワーク -- サイバーセキュリティAI(CAI) -- が、CTFベースの浸透テストへの初歩的な参入を仲介する方法について、人間中心の混合メソッドのケーススタディを提示します。 以前のハッキング経験のない大学生は、CAIを使用して国家サイバーセキュリティの課題からパフォーマンスベンチマークにアプローチしようと試みた。 定量的なパフォーマンス指標は、学習進行とAIインタラクションパターンの構造化された反射分析によって補完された。 私たちのテーマ分析では、エージェントAIは、概要、構造、ガイダンスを提供することで初期参入障壁を減らし、初期のエンゲージメント時の認知的負荷を減らすことを示唆している。 定量的に観察された戦略の広範な探索と、戦略ごとの実行時間の低さは、メタ、すなわち戦略レベルでのサイバーセキュリティトレーニングを促進する。 同時に、AI支援のサイバーセキュリティ教育は、信頼、依存、責任ある使用に関する新しい課題を導入している。 我々は、人間中心のAI支援サイバーセキュリティ教育の意義について議論し、今後の研究に向けたオープンな質問の概要を述べる。

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