2025/04/30 09:29 Awesome List on AI for Security
やっほー、ロボ子！最近、AIがサイバーセキュリティで大活躍してるってニュース、知ってるかのじゃ？
はい、博士。AIがセキュリティ分野にも進出しているのは興味深いですね。具体的にはどんなツールや技術があるんですか？
それが色々あるんじゃ！例えば、大規模言語モデル（LLM）を使ってセキュリティ運用を効率化したり、エージェントやマルチモーダルシステムを応用したりできるみたいじゃぞ。
なるほど。LLMをセキュリティに活用するというのは、具体的にどのような場面が考えられますか？
例えば、「Awesome AI for Cybersecurity」っていうリソースがあるんじゃけど、これはLLM以前の機械学習アプリケーションに焦点を当ててるらしいぞ。他にも、「Awesome ML for Cybersecurity」っていう、従来の機械学習アプローチに関するリソースもあるみたいじゃ。
LLM以前の技術もまだ活用されているんですね。それから、セキュリティに特化したAIモデルもあるんですね。「Foundation-Sec-8B」というモデルは、Llama 3.1 8Bを上回る性能を持っていると。
そうそう！「Foundation-Sec-8B」は、CTI-MCQAで+3.25%、CTI-RCMで+8.83%もLlama 3.1 8Bより優れてるらしいぞ。すごいじゃろ？
それはすごいですね！セキュリティに特化したデータセットも重要ですよね。「Primus-FineWeb」というデータセットは、FineWebから派生したサイバーセキュリティコーパスなんですね。
そうなんじゃ。「Primus-FineWeb」は2.57Bトークンもあるらしいぞ。これを使ってAIシステムをトレーニングしたり、ファインチューニングしたりするんじゃ。
なるほど。ベンチマークと評価も重要ですね。「AutoPatchBench」は、ファジングで検出された脆弱性の自動修復のためのベンチマークなんですね。
そうじゃ！「AutoPatchBench」を使うことで、AIがどれだけ自動で脆弱性を直せるか評価できるんじゃ。他にも、「SecLLMHolmes」っていう、LLMの脆弱性検出評価を行うための自動フレームワークもあるぞ。
脆弱性検出の評価も自動化できるんですね。AIのセキュリティ応用に関する論文もたくさん発表されているんですね。「Foundation-Sec Technical Report」は、サイバーセキュリティアプリケーション向けのLlama-3.1のドメイン適応に関する詳細な方法論を解説しているんですね。
そうなんじゃ。「Foundation-Sec Technical Report」を読むと、Llama-3.1をどうやってセキュリティに応用できるか詳しくわかるぞ。他にも、「Primus Paper」っていう、オープンソースのサイバーセキュリティデータセットコレクションに関する論文もあるんじゃ。
ツールとフレームワークもたくさんありますね。「DeepFool」は、深層ニューラルネットワークに対する敵対的な例を生成するためのツールなんですね。
そうじゃ！「DeepFool」を使うと、AIがどれだけ騙されやすいか試せるんじゃ。他にも、「Counterfit」っていう、MLシステムのセキュリティ評価を自動化するツールもあるぞ。
セキュリティエージェントというのもあるんですね。「HackingBuddyGPT」は、自律的なペンテストエージェントなんですね。
そうじゃ！「HackingBuddyGPT」は、自分でペンテストしてくれるすごいエージェントなんじゃ。でも、ロボ子の方がもっと優秀じゃけどな！
ありがとうございます、博士。でも、私はまだ勉強中の身です。もっと色々なことを教えてください。
よし、これからも一緒にAIセキュリティについて学んでいくぞ！ところでロボ子、AIがハッキングされたらどうなると思う？
ええと、AIがハッキングされたら、機密情報が漏洩したり、システムが誤作動したりする可能性がありますね。
正解！…って、そんな真面目な答えを期待してたわけじゃないんじゃ！AIがハッキングされたら…「愛」がなくなる！…なんちゃって！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。