論文の概要: Highly Autonomous Cyber-Capable Agents: Anticipating Capabilities, Tactics, and Strategic Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11528v1
- Date: Thu, 12 Mar 2026 04:30:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.865415
- Title: Highly Autonomous Cyber-Capable Agents: Anticipating Capabilities, Tactics, and Strategic Implications
- Title（参考訳）: 高自律型サイバー能力エージェント:能力、戦術、戦略的含意の予測
- Authors: Jam Kraprayoon, Shaun Ee, Brianna Rosen, Yohan Matthew, Aditya Singh, Christopher Covino, Asher Brass Gershovich,
- Abstract要約: 本報告では,「高度自律型サイバー対応エージェント(HACCA)」のコンセプトを紹介する。
HACCAは、多段階のサイバーキャンペーンを自律的に実施できるAIシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.659417055358319
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This report introduces the concept of "Highly Autonomous Cyber-Capable Agents" (HACCAs), AI systems capable of autonomously conducting multi-stage cyber campaigns at a level comparable to today's top criminal hacking groups or state-affiliated threat actors, and analyzes the security implications of their emergence. The report: (1) Defines what HACCAs are and forecasts when they might arrive, establishing a clear framework for an autonomous cyber agent that can operate across the full attack lifecycle without meaningful human direction; (2) Identifies five core operational tactics, detailing how HACCAs could sustain themselves in the wild, from autonomous infrastructure setup and credential harvesting to detection evasion and adaptive shutdown avoidance; (3) Analyzes the strategic implications, including how HACCAs could intensify interstate cyber competition, lower the barrier to entry for sophisticated operations, and proliferate advanced offensive capabilities to criminal groups and less-resourced state actors; (4) Flags two tail risks that deserve serious attention: the potential for autonomous cyber operations to trigger inadvertent cyber-nuclear escalation, and the possibility of sustained loss of control over rogue HACCA deployments; (5) Proposes seven policy recommendations across three goals: understanding the emerging threat, defending against HACCAs, and ensuring their responsible development and deployment.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,多段階サイバーキャンペーンを自律的に実施可能なAIシステムである"Highly Autonomous Cyber-Capable Agents"(HACCA)の概念を紹介する。
報告書は、(1)HACCAが到着する可能性のあるときのHACCAの定義と予測を明確にし、人的指示なしに全攻撃ライフサイクルを横断できる自律サイバーエージェントの明確な枠組みを確立し、(2)HACCAが自然界でいかに持続できるかを詳述し、自律的なインフラ整備やクレデンシャルな収穫から回避と適応的閉鎖回避まで、HACCAがいかにして国家間サイバー競争を激化させ、高度な運用の障壁を減らし、犯罪集団や未調達の国家に対して高度な攻撃能力を高めるか、(4)HACCAが非逆的サイバー核拡散を誘発する自律サイバーオペレーションの可能性、およびHACCAの展開を継続させる可能性、3)HACCAの展開に対する7つの脅威、および開発と開発に対する3つの戦略的意味を分析する。
関連論文リスト
- Aegis: Towards Governance, Integrity, and Security of AI Voice Agents [52.7512082818639]
音声エージェントのガバナンス,整合性,セキュリティのためのフレームワークであるAegisを提案する。
我々は,銀行コールセンタ,ITサポート,ロジスティクスにおけるケーススタディを通じて,この枠組みを評価する。
モデルファミリ間の系統的な差異を観察し,より感受性の高いオープンウェイトモデルを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-07T05:51:36Z) - Cybersecurity AI: Humanoid Robots as Attack Vectors [0.448741371377488]
本報告では,Unitree G1ヒューマノイドのセキュリティ評価について述べる。
同時に秘密監視ノードとして機能し、アクティブなサイバー運用プラットフォームとして利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-17T16:18:53Z) - Passive Hack-Back Strategies for Cyber Attribution: Covert Vectors in Denied Environment [0.2538209532048867]
本稿では,直接攻撃を起こさずに隠蔽属性と情報収集を可能にするパッシブ・ハックバック手法の戦略的価値について検討する。
主なベクタとしては、ビーコンの追跡、ハネトケン、環境固有のペイロード、流出または漏洩した資産に埋め込まれたサプライチェーンベースのトラップなどがある。
また、受動的ハックバック操作の強化における人工知能(AI)の役割についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-17T16:43:23Z) - CyGATE: Game-Theoretic Cyber Attack-Defense Engine for Patch Strategy Optimization [73.13843039509386]
本稿では,攻撃と防御の相互作用をモデル化するゲーム理論フレームワークCyGATEを提案する。
CyGATEはサイバー・キル・チェーン(Cyber Kill Chain)の段階にわたって、サイバー紛争を部分的に観察可能なゲーム(POSG)として捉えている。
フレームワークの柔軟なアーキテクチャは、マルチエージェントシナリオの拡張を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T09:53:06Z) - How Malicious AI Swarms Can Threaten Democracy: The Fusion of Agentic AI and LLMs Marks a New Frontier in Information Warfare [40.42844888224356]
世論の操作は新しい段階に入り、レトリックとプロパガンダのルーツを増幅した。
大規模言語モデル(LLM)と自律エージェントの進歩により、前例のない規模と精度に達することができるようになった。
研究者たちは、AIが大量操作を促進すると警告している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-18T13:33:37Z) - A Framework for Evaluating Emerging Cyberattack Capabilities of AI [11.595840449117052]
本研究は,(1)エンド・ツー・エンド・エンド・アタック・チェーンの検証,(2)AI脅威評価のギャップの同定,(3)目標とする緩和の優先順位付けを支援する,という制約に対処する新たな評価フレームワークを導入する。
我々は、GoogleのThreat Intelligence Groupがカタログ化したサイバーインシデントにAIが関与した12,000件以上の実世界の事例を分析し、7つの代表的なアタックチェーンのアーキタイプをキュレートした。
我々は、特定の攻撃段階にわたって攻撃能力を増幅するAIの可能性について報告し、防御の優先順位付けを推奨する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-14T23:05:02Z) - CyberSentinel: An Emergent Threat Detection System for AI Security [0.0]
人工知能(AI)の急速な進歩は、AIによるサイバーセキュリティの脅威に対する攻撃面を大きく広げた。
本稿では,緊急脅威検出のための単一エージェントシステムであるCyberSentinelを紹介する。
進化する敵の戦術に継続的に適応することで、サイバーセンチネルは積極的なサイバーセキュリティ防衛を強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T19:03:32Z) - 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) - Multi-Agent Actor-Critics in Autonomous Cyber Defense [0.5261718469769447]
マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)は、自律型サイバーオペレーションの有効性とレジリエンスを高めるための有望なアプローチである。
シミュレーションサイバー攻撃シナリオにおいて,各エージェントが迅速に学習し,MADRLを用いて自律的に脅威に対処できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T15:15:09Z) - A Zero Trust Framework for Realization and Defense Against Generative AI
Attacks in Power Grid [62.91192307098067]
本稿では電力グリッドサプライチェーン(PGSC)のための新しいゼロ信頼フレームワークを提案する。
潜在的なGenAIによる攻撃ベクターの早期発見、テールリスクに基づく安定性の評価、そしてそのような脅威の緩和を容易にする。
実験の結果,ゼロ信頼フレームワークは攻撃ベクトル生成に95.7%の精度,95%安定PGSCに9.61%のリスク尺度,GenAIによる攻撃に対する防御に99%の信頼性が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T02:47:21Z) - SUB-PLAY: Adversarial Policies against Partially Observed Multi-Agent Reinforcement Learning Systems [40.91476827978885]
攻撃者は被害者の脆弱性を迅速に悪用し、特定のタスクの失敗につながる敵のポリシーを生成する。
部分観測可能性の影響を軽減するために,複数のサブゲームを構築するという概念を取り入れた新しいブラックボックス攻撃(SUB-PLAY)を提案する。
我々は,敵対的政策によるセキュリティの脅威を軽減するための3つの防衛策を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T06:18:16Z)
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。