Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Security Analysis of Long-Horizon Agentic AI Systems: Threats, Evaluation, and Framework Development

論文の概要: A Security Analysis of Long-Horizon Agentic AI Systems: Threats, Evaluation, and Framework Development

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14816v1
Date: Fri, 12 Jun 2026 10:39:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.253335
Title: A Security Analysis of Long-Horizon Agentic AI Systems: Threats, Evaluation, and Framework Development
Title（参考訳）: 長距離エージェントAIシステムのセキュリティ分析:脅威・評価・フレームワーク開発
Authors: Ahmed Mohammed Almalki, Mehedi Masud,
Abstract要約: この研究は、既存の脅威、評価アプローチ、攻撃伝播機構、およびセキュリティフレームワークをレビューする。エージェントAIセキュリティにおける今後の研究を支援するために,セキュリティ脅威の分類と攻撃伝播の分析フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580194
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a structured analysis of security challenges in long-horizon agentic AI systems. The study reviews existing threats, evaluation approaches, attack propagation mechanisms, and security frameworks. A taxonomy of security threats and a framework for analyzing attack propagation are proposed to support future research in agentic AI security
Abstract（参考訳）: 本稿では,長距離エージェントAIシステムにおけるセキュリティ問題の構造解析について述べる。この研究は、既存の脅威、評価アプローチ、攻撃伝播機構、およびセキュリティフレームワークをレビューする。エージェントAIセキュリティにおける今後の研究を支援するために,セキュリティ脅威の分類と攻撃伝播分析の枠組みを提案する。

関連論文リスト

Safeguarding Skies: Airport Cybersecurity in the Digital Age [0.0]
本稿では,空港における新興の脅威を体系的に検討し,実情や関連文献を分析した。 MITRE Matrixは、空港のセキュリティリスクに初めて適用され、これらの課題を理解し緩和するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-04-26T05:44:37Z)
SoK: The Attack Surface of Agentic AI -- Tools, and Autonomy [3.340255811686752]
最近のAIシステムは、大規模な言語モデルとツール、検索強化生成(RAG)による外部知識を組み合わせている。このエージェントAIパラダイムは、能力を大幅に拡張すると同時に、攻撃面を大きく拡大する。我々は、即時レベルの注射、知識ベース中毒、ツール/プラグインエクスプロイト、マルチエージェント緊急脅威にまたがる攻撃の包括的分類を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-03-24T08:21:51Z)
The Attack and Defense Landscape of Agentic AI: A Comprehensive Survey [46.278608570660005]
大規模言語モデルと非AIシステムコンポーネントを組み合わせたAIエージェントは、現実世界のアプリケーションで急速に出現している。本稿では,AIエージェントのセキュリティに関する最初の体系的かつ包括的な調査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2026-03-11T05:25:55Z)
AI-Driven Cybersecurity Threats: A Survey of Emerging Risks and Defensive Strategies [0.0]
本稿では,サイバーセキュリティにおけるAIに関連する新興リスク,攻撃メカニズム,防衛上の問題点を分析することを目的とする。我々は、AI能力と脅威のモダリティと防御を結びつける比較分類法を導入する。我々の発見は、説明可能な、学際的で、規制に順応するAI防衛システムに対する緊急性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-06T05:09:40Z)
Agentic AI Security: Threats, Defenses, Evaluation, and Open Challenges [14.546961299604554]
大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントAIシステムは、自動化のための強力で柔軟なプラットフォームとして出現している。ウェブ、ソフトウェア、物理的な環境にまたがってタスクを自律的に実行する能力は、新しい、そして増幅されたセキュリティリスクを生み出します。この調査はエージェントAI特有の脅威の分類を概説し、最近のベンチマークと評価手法をレビューし、防衛戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-27T21:48:11Z)
NeuroBreak: Unveil Internal Jailbreak Mechanisms in Large Language Models [68.09675063543402]
NeuroBreakは、ニューロンレベルの安全性メカニズムを分析し、脆弱性を軽減するために設計されたトップダウンのジェイルブレイク分析システムである。レイヤワイドな表現探索分析を取り入れることで、NeuroBreakはモデルの意思決定プロセスに関する新たな視点を提供する。本システムの有効性を検証するために,定量的評価とケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-04T08:12:06Z)
Offensive Security for AI Systems: Concepts, Practices, and Applications [0.0]
従来の防御策は、AI駆動技術に直面するユニークで進化する脅威に対して、しばしば不足する。本稿では、AIライフサイクル全体を通して脆弱性を明らかにするために、積極的な脅威シミュレーションと敵対的なテストを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-09T18:58:56Z)
AI threats to national security can be countered through an incident regime [55.2480439325792]
我々は、AIシステムからの潜在的な国家安全保障脅威に対抗することを目的とした、法的に義務付けられたポストデプロイAIインシデントシステムを提案する。提案したAIインシデント体制は,3段階に分けられる。第1フェーズは,‘AIインシデント’とみなすような,新たな運用方法を中心に展開される。第2フェーズと第3フェーズでは、AIプロバイダが政府機関にインシデントを通知し、政府機関がAIプロバイダのセキュリティおよび安全手順の修正に関与するべきだ、と説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-25T17:51:50Z)
Position: Mind the Gap-the Growing Disconnect Between Established Vulnerability Disclosure and AI Security [56.219994752894294]
我々は、AIセキュリティレポートに既存のプロセスを適用することは、AIシステムの特徴的な特徴に対する根本的な欠点のために失敗する運命にあると主張している。これらの欠点に対処する私たちの提案に基づき、AIセキュリティレポートへのアプローチと、新たなAIパラダイムであるAIエージェントが、AIセキュリティインシデント報告の進展をさらに強化する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-19T13:50:26Z)
Towards Safer Generative Language Models: A Survey on Safety Risks, Evaluations, and Improvements [76.80453043969209]
本調査では,大規模モデルに関する安全研究の枠組みについて述べる。まず、広範囲にわたる安全問題を導入し、その後、大型モデルの安全性評価手法を掘り下げる。トレーニングからデプロイメントまで,大規模なモデルの安全性を高めるための戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-18T09:32:55Z)

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。