論文の概要: Agentic AI Cybersecurity Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27856v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 04:35:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.994835
- Title: Agentic AI Cybersecurity Framework
- Title（参考訳）: Agentic AIサイバーセキュリティフレームワーク
- Abstract要約: Agentic AI Cybersecurity Framework (AACF)は、自律的で目標駆動で適応的なサイバー防御操作を可能にするように設計されている。
事前定義されたルールや人間の介入に依存する従来のシステムとは異なり、提案フレームワークは最小限の監視でコンテキスト認識応答を実行する。
AACFは、アクティブな脅威検出、動的リスク評価、分散環境間の協調緩和戦略をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing scale, complexity, and dynamism of modern cyber threats have rendered traditional reactive cybersecurity mechanisms insufficient. This paper introduces an Agentic AI Cybersecurity Framework (AACF) designed to enable autonomous, goal-driven, and adaptive cyber defense operations. Unlike conventional systems that rely on predefined rules and human intervention, the proposed framework leverages agentic artificial intelligence to perceive environmental states, reason about potential threats, and execute context-aware responses with minimal supervision. The framework is structured into key functional layers, including perception, reasoning, decisionmaking, action execution, and feedback-driven learning, enabling continuous adaptation to evolving attack patterns. By integrating intelligent agents with real-time data analysis and automated response mechanisms, AACF supports proactive threat detection, dynamic risk assessment, and coordinated mitigation strategies across distributed environments. A conceptual architecture is presented, along with illustrative use cases demonstrating its applicability to intrusion detection, incident response, and autonomous security orchestration. The proposed framework contributes to the emerging paradigm of self-directed cybersecurity systems and provides a foundation for developing resilient, scalable, and intelligent defense infrastructures.
- Abstract（参考訳）: 現代のサイバー脅威の規模、複雑さ、ダイナミズムの増大は、従来のリアクティブサイバーセキュリティメカニズムを不十分にしている。
本稿では,自律型,目標駆動型,適応型サイバー防御操作を実現するためのエージェントAIサイバーセキュリティフレームワーク(AACF)を紹介する。
事前定義されたルールや人間の介入に依存する従来のシステムとは異なり、提案されたフレームワークはエージェント人工知能を利用して環境状態を認識し、潜在的な脅威を推論し、最小限の監視でコンテキスト対応の応答を実行する。
フレームワークは、認識、推論、意思決定、アクション実行、フィードバック駆動学習など、重要な機能レイヤで構成され、進化するアタックパターンへの継続的適応を可能にする。
インテリジェントエージェントをリアルタイムデータ分析と自動応答機構に統合することにより、AACFは、アクティブな脅威検出、動的リスク評価、分散環境間の協調緩和戦略をサポートする。
概念アーキテクチャと、侵入検知、インシデント応答、自律的なセキュリティオーケストレーションの適用性を示す実証的なユースケースを紹介する。
提案されたフレームワークは、自己指向型サイバーセキュリティシステムの新たなパラダイムに寄与し、レジリエンスでスケーラブルでインテリジェントな防衛インフラを開発するための基盤を提供する。
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