論文の概要: A Systematic Review of Algorithmic Red Teaming Methodologies for Assurance and Security of AI Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21267v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 11:48:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.563666
• Title: A Systematic Review of Algorithmic Red Teaming Methodologies for Assurance and Security of AI Applications
• Title（参考訳）: AIアプリケーションの保証とセキュリティのためのアルゴリズム的レッドチーム方式の体系的レビュー
• Authors: Shruti Srivastava, Kiranmayee Janardhan, Shaurya Jauhari,
• Abstract要約: この体系的なレビューは、自動化されたレッドチームに関する既存の研究を統合する。 多様な研究から知見を合成することにより、自動化がレッドチームをどのように強化するかを包括的に理解することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cybersecurity threats are becoming increasingly sophisticated, making traditional defense mechanisms and manual red teaming approaches insufficient for modern organizations. While red teaming has long been recognized as an effective method to identify vulnerabilities by simulating real-world attacks, its manual execution is resource-intensive, time-consuming, and lacks scalability for frequent assessments. These limitations have driven the evolution toward auto-mated red teaming, which leverages artificial intelligence and automation to deliver efficient and adaptive security evaluations. This systematic review consolidates existing research on automated red teaming, examining its methodologies, tools, benefits, and limitations. The paper also highlights current trends, challenges, and research gaps, offering insights into future directions for improving automated red teaming as a critical component of proactive cybersecurity strategies. By synthesizing findings from diverse studies, this review aims to provide a comprehensive understanding of how automation enhances red teaming and strengthens organizational resilience against evolving cyber threats.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの脅威はますます高度化しており、現代の組織では従来の防御機構や手動のレッド・チーム・アプローチが不十分になっている。 Red Teamingは、現実世界の攻撃をシミュレートして脆弱性を特定する効果的な方法として長年認識されてきたが、その手動の実行はリソース集約的で時間を要するため、頻繁なアセスメントのためのスケーラビリティが欠如している。 人工知能と自動化を活用して、効率的で適応的なセキュリティ評価を提供する。 この体系的なレビューは、自動化されたレッドチーム化に関する既存の研究を統合し、その方法論、ツール、利点、限界を調べます。 この論文は、現在のトレンド、課題、研究ギャップを強調し、プロアクティブなサイバーセキュリティ戦略の重要な構成要素として、自動化されたレッドチームの改善に向けた今後の方向性に関する洞察を提供する。 多様な研究から得られた知見を合成することにより、自動化がレッドチームをどのように強化し、進化するサイバー脅威に対する組織的レジリエンスを強化するかを包括的に理解することを目的としている。

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