サイバーセキュリティは、人間の防御者に生じるギャップを埋めることを目指し、準備的なAI技術が急速に発展しています。政府、学界、産業界の支援研究プログラムでは学際的な協力分野が強調されています。実務においても、データセットや課題を含むAI技術を用いたサイバーセキュリティの資産が開発されています。プライバシーおよび構造に関する戦略も関係しており、特に敏感なサイバーセキュリティデータを保持し、かつ自身が保護を必要とするシステムは、AIから最も恩恵を受けることが示されています。本研究の目的は、さまざまな種類のサイバーセキュリティデータを守る上での潜在的なギャップに対する認識を強化することです。本研究は以下の主要な発見を特定しています：(1) AIベースのシステムは従来の方法と比較して脅威検知を78.5%向上させることができる；(2) 機械学習アルゴリズムはゼロデイ攻撃の識別に93.7%の精度を示す；(3) 自然言語処理技術はフィッシング検出を94.3%の精度で大幅に改善する。各種のコンピュータセキュリティ関連データは、その脆弱な属性や攻撃、損失、方法論、研究および知見、開発や使用における妨害に対して脆弱である可能性があります。セキュリティ意識は、ステークホルダーがAIを活用して、現在および将来、さらに進化し続けるサイバーフィジカルシステムの監視、保護、再構築に必要なデータタイプを維持・活用する方法について検討するのに役立ちます。複数の計算的に困難で防衛関連のデータライフサイクルシナリオにおける所有権と標準作業手順に記述されたデータ責任に基づき、本研究はデータ破壊、AIラベルの即時操作、その他AIチームが検討する可能性のあるサイバーセキュリティリスクに関する特定の独自の課題も明示しています。
ハイダー・アバス（月曜日）はこの問題を研究しました。