論文の概要: CyberAId: AI-Driven Cybersecurity for Financial Service Providers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01892v1
- Date: Sun, 03 May 2026 14:15:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.98201
- Title: CyberAId: AI-Driven Cybersecurity for Financial Service Providers
- Title（参考訳）: CyberAId: 金融サービスプロバイダのためのAI駆動型サイバーセキュリティ
- Authors: George Fatouros, Georgios Makridis, John Soldatos, Dimosthenis Kyriazis, Pedro Malo, George Kousiouris, Giannis Ledakis, Louiza Kachrimani, Panagiotis Rizomiliotis, Bruno Almeida, Despina Tomkou, Kostas Metaxas, Konstantinos Ilias, Christos Gkizelis, Ernstjan de Gooyert, Amin Babazadeh, Kostis Mavrogiorgos, Pepi Paraskevoulakou, Christos Xenakis, Giannis Chouchoulis, Konstantina Tripodi,
- Abstract要約: モデルに依存しない,オンプレミスでデプロイ可能なプラットフォームであるCyberAIdについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7279162155456086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: European financial institutions face mounting regulatory pressure while their security operations centres remain constrained not by data or staffing but by reasoning capacity: enterprise SIEMs cover only a fraction of MITRE ATT&CK techniques, two thirds of SOC teams cannot keep pace with alert volumes, and the majority of breaches are preceded by alerts that are generated but never investigated. Frontier large language models now achieve state-of-the-art results on isolated cybersecurity tasks (one-day vulnerability exploitation, code-level patching, intrusion detection) yet no narrow win constitutes a platform that can compose across functions, persist multi-tenant state, map findings to regulatory regimes and survive an audit. This position paper argues that the right unit of construction is a hybrid multi-agent system in which specialised LLM subagents reason over classical SIEM/XDR telemetry rather than replacing it, share accumulated agent state across institutions through privacy-preserving federation, and can connect to complementary capability packs such as quantum-based authentication, digital twins for adversarial validation, and eBPF-based kernel telemetry. We present CyberAId, a model-agnostic, on-premise-deployable platform in which a Main Agent coordination layer, a Reporting capability, and specialist subagents operate within a shared runtime under bounded human-in-the-loop autonomy, organised around four falsifiable design principles, and aligned with relevant regulations. CyberAId will be validated at four representative financial use cases (client impersonation, anti-money-laundering for payment service providers, retail-banking incident response, and high-frequency-trading resilience) and propose skill-based agent adaptation as the most promising research direction for turning each deployment into a contribution to a continuously refined collective defence.
- Abstract（参考訳）: 企業SIEMはMITREのATT&CK技術の一部しかカバーしていないし、SOCチームの3分の2は警告ボリュームに追従できない。
最前線の大規模言語モデルは、孤立したサイバーセキュリティタスク(1日の脆弱性のエクスプロイト、コードレベルのパッチ、侵入検知)に関する最先端の結果を達成している。
本稿では,LLMサブエージェントを置き換えるのではなく,従来のSIEM/XDRテレメトリを専門とするハイブリッドマルチエージェントシステムであり,プライバシ保護フェデレーションを通じて組織間で蓄積されたエージェント状態を共有し,量子ベース認証や逆検証用ディジタルツイン,eBPFベースのカーネルテレメトリなどの補完機能パックに接続することができることを論じる。
提案するCyberAIdは,モデルに依存しない,オンプレミスでデプロイ可能なプラットフォームで,メインエージェントのコーディネート層,レポーティング機能,および専門サブエージェントを,有界な人間とループの自律の下で共有ランタイム内で運用する。
また、CyberAIdは4つの代表的な金融ユースケース(決済サービス提供者に対する対マネーロンダリング、小売銀行のインシデント対応、高頻度トレーディングレジリエンス)で検証され、それぞれの展開を継続的に洗練された集団防衛への貢献に転換するための最も有望な研究方向として、スキルベースのエージェント適応を提案する。
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