論文の概要: Integration of AI in Cybersecurity: Current Trends with a Focused Look at Intrusion Detection Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17219v1
- Date: Sun, 17 May 2026 01:44:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.738329
- Title: Integration of AI in Cybersecurity: Current Trends with a Focused Look at Intrusion Detection Applications
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおけるAIの統合:侵入検知アプリケーションを中心に
- Authors: S. Tazili, A. Mansour, M. Y. Chkouri,
- Abstract要約: サイバーセキュリティへの統合は大きな注目を集めている。
現在のトレンドとしては、ジェネレーティブAI、自然言語処理、フェデレーションラーニングによるプライバシ保護コラボレーショントレーニングなどがある。
採用したAI技術と報告されたパフォーマンスに基づいて、比較分析を通じて意味のある洞察を明らかにすることを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is widely adopted today for its ability to detect patterns, automate tasks, and reduce time and cost across various applications. Its integration into Cybersecurity has garnered significant attention, particularly in areas such as intrusion detection, malware analysis, and phishing or spam detection. As AI and cybersecurity evolve, new methods and approaches emerge regularly. Current trends include the use of Generative AI, Natural Language Processing, Federated Learning for privacy-preserving collaborative training, and eXplainable AI to ensure interpretability and trust, which are vital in cybersecurity. This paper presents an interesting review of current AI-based cybersecurity trends, focusing on intrusion detection approaches and aiming to uncover meaningful insights through comparative analysis based on the employed AI techniques and reported performance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、パターンを検出し、タスクを自動化し、さまざまなアプリケーションにまたがる時間とコストを削減する能力のために、今日では広く採用されている。
サイバーセキュリティへの統合は特に侵入検知、マルウェア分析、フィッシング、スパム検出などの分野で大きな注目を集めている。
AIとサイバーセキュリティが進化するにつれて、新しい方法とアプローチが定期的に出現する。
現在のトレンドには、ジェネレーティブAI、自然言語処理、プライバシ保護コラボレーショントレーニングのためのフェデレーション学習、サイバーセキュリティにおいて不可欠な解釈可能性と信頼を保証するためのeXplainable AIなどが含まれている。
本稿では、近年のAIベースのサイバーセキュリティの動向について興味深いレビューを行い、侵入検知アプローチに注目し、採用したAI技術と報告されたパフォーマンスに基づく比較分析を通じて有意義な洞察を明らかにすることを目的とする。
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