論文の概要: CyTReX: Explainable AI-Based Cybersecurity Threat Reasoning Framework for DER Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04286v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 04:39:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-12 11:56:00.067534
• Title: CyTReX: Explainable AI-Based Cybersecurity Threat Reasoning Framework for DER Networks
• Title（参考訳）: CyTReX: DERネットワークのための説明可能なAIベースのサイバーセキュリティ脅威推論フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,分散エネルギー資源(DER)セキュリティのためのCyTreX(CyTreX)を用いたサイバーセキュリティの脅威推論について述べる。 CyTReXは、ネットワークレベルの異常アラートを、セキュリティオペレーションセンター(SOC)のトリアージと調査をサポートするように設計された、ランク付けされたアナリスト向けの脅威仮説に変換する。
• 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: Distributed Energy Resource (DER) environments rely on network communication protocols to coordinate control commands, measurements, and device states across edge assets and cloud systems. Edge anomaly detection systems (ADS) monitor this traffic to identify deviations from normal communication behavior, flagging suspicious flows for further investigation. When the ADS flags abnormal network traffic, a single attack label is often insufficient for operational response: the label reports the detector's selected class but does not expose alternative threat interpretations that may warrant investigation. This paper presents Cybersecurity Threat Reasoning with Explainable Artificial Intelligence (CyTReX), an evidence-grounded threat reasoning framework for DER security that transforms network-level anomaly alerts into ranked, analyst-facing threat hypotheses designed to support Security Operations Center (SOC) triage and investigation. CyTReX constrains large language model (LLM) reasoning through a structured evidence packet, defined as a consolidated record of detection outputs, model explanations, and cyber threat intelligence (CTI) context. The evidence packet integrates edge-layer anomaly detection evidence, cloud reasoning layer attack interpretation, Shapley Additive Explanations (SHAP) network-feature attributions, surrogate decision rules, and Model Context Protocol (MCP)-enabled CTI enrichment. This ensures that every ranked hypothesis and attack-tree branch is traceable to explicit evidence rather than free-form LLM inference, and that incomplete or conflicting evidence is communicated rather than suppressed. Evaluation across five configurations shows that additional reasoning components improve hypothesis specificity, evidence traceability, and analytical grounding, with the complete pipeline providing the richest evidence-grounded reasoning context.
• Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源(DER)環境は、エッジアセットやクラウドシステム間で制御コマンド、測定、デバイス状態を調整するためのネットワーク通信プロトコルに依存している。 エッジ異常検出システム(ADS)は、このトラフィックを監視し、正常な通信行動から逸脱を識別し、不審な流れを警告し、さらなる調査を行う。 ADSが異常なネットワークトラフィックにフラグを付けると、単一の攻撃ラベルは運用上の応答に不足することが多く、ラベルは検出器の選択したクラスを報告するが、調査を保証できる代替の脅威解釈を公開しない。 本稿では、ネットワークレベルの異常警報を、セキュリティ運用センター(SOC)のトリアージと調査を支援するために設計された、ランク付けされたアナリストによる脅威仮説に変換する、DERセキュリティのための証拠に基づく脅威推論フレームワークであるCyTreX(CyTreX)について述べる。 CyTReXは、構造化されたエビデンスパケットを通じて、検出出力、モデル説明、サイバー脅威インテリジェンス(CTI)コンテキストの統合レコードとして定義された大きな言語モデル(LLM)推論を制約する。 このエビデンスパケットは、エッジ層異常検出エビデンス、クラウド推論層アタック解釈、Shapley Additive Explanations (SHAP)ネットワーク機能属性、決定規則の代理、モデルコンテキストプロトコル(MCP)対応CTIエンリッチメントを統合している。 これにより、全てのランク付けされた仮説とアタックツリーの分岐は、自由形式のLSM推論よりも明確なエビデンスにトレースでき、不完全または矛盾するエビデンスが抑圧されるよりも伝達されることが保証される。 5つの構成で評価すると、追加の推論コンポーネントは仮説の特異性、エビデンストレーサビリティ、分析的グラウンド化を改善し、完全なパイプラインはエビデンスに基づく推論のコンテキストを豊かにする。

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