論文の概要: Understanding AI Methods for Intrusion Detection and Cryptographic Leakage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25826v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 18:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.236456
• Title: Understanding AI Methods for Intrusion Detection and Cryptographic Leakage
• Title（参考訳）: 侵入検知と暗号漏洩のためのAI手法の理解
• Abstract要約: 機械学習技術が悪意あるネットワーク活動を検知し、暗号実装における潜在的な情報漏洩を特定する方法について評価する。 この結果から,安定したネットワーク環境下でのAIモデルによるほぼ完璧な検出精度が得られた。 また、学習したモデルがサイドチャネルリークと整合したパターンを識別し、AIが実装レベルの脆弱性を明らかにするのに役立つことを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.8384136157456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the role of artificial intelligence in cybersecurity by evaluating how machine learning techniques can detect malicious network activity and identify potential information leakage in cryptographic implementations. We conduct a series of experiments using the NSL-KDD and CIC-IDS datasets to evaluate intrusion detection performance across controlled and shifted data environments. Our results demonstrate that AI models can achieve near-perfect detection accuracy within stable network environment. However, their performance declines when exposed to fluctuating or previously unseen traffic patterns. We also observed that learned models identify patterns consistent with side-channel leakage, suggesting that AI can assist in uncovering implementation-level vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティにおける人工知能の役割を,悪意あるネットワーク活動を検出し,暗号実装における潜在的な情報漏洩を識別する機械学習技術の評価により検討する。 我々は,NSL-KDDおよびCIC-IDSデータセットを用いて,制御およびシフトしたデータ環境間の侵入検出性能を評価する。 この結果から,安定したネットワーク環境下でのAIモデルによるほぼ完璧な検出精度が得られた。 しかし、変動または以前は見えなかった交通パターンに曝されると、その性能は低下する。 また、学習したモデルがサイドチャネルリークと整合したパターンを識別し、AIが実装レベルの脆弱性を明らかにするのに役立つことを示唆した。

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