論文の概要: Stand-Alone Complex or Vibercrime? Exploring the adoption and innovation of GenAI tools, coding assistants, and agents within cybercrime ecosystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29545v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 10:28:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.548424
• Title: Stand-Alone Complex or Vibercrime? Exploring the adoption and innovation of GenAI tools, coding assistants, and agents within cybercrime ecosystems
• Title（参考訳）: スタンドアロンコンプレックス(Vibercrime)? サイバー犯罪エコシステムにおけるGenAIツール、コーディングアシスタント、エージェントの採用と革新を探る
• Authors: Jack Hughes, Ben Collier, Daniel R. Thomas,
• Abstract要約: 我々は、サイバー犯罪のための生成的AIによって引き起こされる真の脅威は、かなり異なると論じている。 ハイエンドでは,個別のアクターが既存のサイバー犯罪・アズ・ア・サービスア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・サービス・アレンジをほぼ自動化できる,サイバー犯罪・ガン・イン・ア・ボックスソリューションであるスタンド・アローン・コンプレックスを提案する。 ローエンドでは、「バイブコーディング」が参入障壁を低くするが、サイバー犯罪の経済構造を根本的に変えないビバークライム現象を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existential risk scenarios relating to Generative Artificial Intelligence often involve advanced systems or agentic models breaking loose and using hacking tools to gain control over critical infrastructure. In this paper, we argue that the real threats posed by generative AI for cybercrime are rather different. We apply innovation theory and evolutionary economics - treating cybercrime as an ecosystem of small- and medium-scale tech start-ups, coining two novel terms that bound the upper and lower cases for disruption. At the high end, we propose the Stand-Alone Complex, in which cybercrime-gang-in-a-box solutions enable individual actors to largely automate existing cybercrime-as-a-service arrangements. At the low end, we suggest the phenomenon of Vibercrime, in which 'vibe coding' lowers the barrier to entry, but do not fundamentally reshape the economic structures of cybercrime. We analyse early empirical data from the cybercrime underground, and find the reality is prosaic - AI has some early adoption in existing large-scale, low-profit passive income schemes and trivial forms of fraud but there is little evidence so far on widespread disruption in cybercrime. This replaces existing means of code pasting, error checking, and cheatsheet consultation, for generic aspects of software development involved in cybercrime - and largely for already skilled actors, with low-skill actors finding little utility in vibe coding tools compared to pre-made scripts. The role of jailbroken LLMs (Dark AI) as instructors is also overstated, given the prominence of subculture and social learning in initiation - new users value the social connections and community identity involved in learning hacking and cybercrime skills as much as the knowledge itself. Our initial results, therefore, suggest that even bemoaning the rise of the Vibercriminal may be overstating the level of disruption to date.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能に関連する既存のリスクシナリオは、しばしば、高度なシステムまたはエージェントモデルがゆるく、重要なインフラの制御を得るためにハッキングツールを使用する。 本稿では,サイバー犯罪に対する生成的AIによる真の脅威は,かなり異なると論じる。 我々はイノベーション理論と進化経済学を適用し、サイバー犯罪を小規模および中規模のテックスタートアップのエコシステムとして扱う。 ハイエンドでは,個別のアクターが既存のサイバー犯罪・アズ・ア・サービスア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・ア・サービス・アレンジをほぼ自動化できる,サイバー犯罪・ガン・イン・ア・ボックスソリューションであるスタンド・アローン・コンプレックスを提案する。 ローエンドでは、「バイブコーディング」が参入障壁を低くするが、サイバー犯罪の経済構造を根本的に変えないビバークライム現象を提案する。 AIは、既存の大規模で低利益の受動的所得制度と自明な詐欺形式に早期に採用されているが、サイバー犯罪の広範囲にわたる破壊に関する証拠はほとんどない。 これは、サイバー犯罪に関わるソフトウェア開発の一般的な側面に対して、既存のコードペースト、エラーチェック、チークシートのコンサルティングの手段を置き換えるものだ。 インストラクターとしてのjailbreakken LLM(Dark AI)の役割は、サブカルチャーと社会的学習の開始における優位性を考えると、過度に評価されている - 新しいユーザは、ハッキングやサイバー犯罪スキルを学ぶことに関わる社会的つながりとコミュニティアイデンティティを、知識そのものと同じくらい重視する。 我々の最初の結果は、ヴィベルクリミナルの台頭を嘆くことでさえ、現在までの破壊のレベルを過大評価しているかもしれないことを示唆している。

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