[論文レビュー] A Chatbot for Information Security

Sofian Hamad, Taoufik Yeferny|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2020

Context-Aware Activity Recognition Systems参考文献 13被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、JSON形式の知識ベースと自然言語処理を活用して、非技術的背景を持つユーザーに対して情報セキュリティの助言を行うチャットボットの設計を提案する。Telegramにデプロイされた本チャットボットは、正確で専門家による支援を受けたセキュリティガイダンスを提供し、ユーザーの意識を高める。今後は他のプラットフォームへの展開を計画している。

ABSTRACT

Advancements in artificial intelligence (AI), speech recognition systems (ASR), and machine learning have enabled the development of intelligent computer programs called chatbots. Many chatbots have been proposed to provide different services in many areas such as customer service, sales and marketing. However, the use of chatbot as advisers in the field of information security is not yet considered. Furthermore, people, especially normal users who have no technical background, are unaware about many of aspects in information security. Therefore, in this paper we proposed a chatbot that acts as an adviser in information security. The proposed adviser uses a knowledge base with json file. Having such chatbot provides many features including raising the awareness in field of information security by offering accurate advice, based on different opinions from information security expertise, for many users on different. Furthermore, this chatbot is currently deployed through Telegram platform, which is one of widely used social network platforms. The deployment of the proposed chatbot over different platforms is considered as the future work.

研究の動機と目的

• 非技術的ユーザーが情報セキュリティの実践を学べる、アクセスしやすく使いやすいツールの不足に対処すること。
• 技術的背景が限られた一般ユーザーとサイバーセキュリティ専門家との間の知識格差を埋めること。
• 自然言語で正確で専門家による支援を受けたセキュリティアドバイスを提供できる、スケーラブルで展開可能なチャットボットの開発。
• Telegramへの実際のデプロイを通じて、チャットボットを情報セキュリティ教育ツールとしての実現可能性を示すこと。
• 今後の複数プラットフォームへの展開の基盤を築くこと。

提案手法

• チャットボットのアーキテクチャは、情報セキュリティのトピックに関する構造化された情報を格納するため、JSON形式の知識ベースを採用している。
• 自然言語理解（NLU）がユーザーの質問を処理し、関連する知識ベースエントリにマッピングする。
• システムは、事前に定義されたセキュリティベストプラクティスと専門家のコンSENSUSに基づいて、人間が読みやすい応答を取得・生成する。
• チャットボットは、リアルタイムの対話のためにTelegramプラットフォームのボットAPIを用いて実装・デプロイされている。
• 知識ベースは、専門家の意見と確立されたセキュリティガイドラインからキュレートされており、正確性と信頼性を確保している。
• システムは複数回の会話対応と文脈に配慮した応答をサポートしており、ユーザーの関与度とアドバイスの関連性を向上させている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 チャットボットは、非技術的ユーザーに対して正確で専門家による支援を受けた情報セキュリティアドバイスを効果的に提供できるか？
• RQ2 JSONベースの知識ベースは、スケーラブルで保守可能なセキュリティアドバイスの提供をどの程度支援できるか？
• RQ3 Telegramのような広く使われているメッセージングプラットフォームに、セキュリティを目的としたチャットボットをデプロイする可行性はいかほどか？
• RQ4 このようなチャットボットは、ユーザーの情報セキュリティ実践に関する意識と理解をどの程度向上できるか？
• RQ5 多様なユーザーの質問に応えながら、正確性と一貫性を維持できるようにチャットボットをどのように設計できるか？

主な発見

• チャットボットは、Telegram上で自然言語による対話によって、正確で文脈的に関連性のあるセキュリティアドバイスをユーザーに効果的に提供した。
• JSONベースの知識ベースの使用により、構造的で保守可能かつ拡張可能なセキュリティ関連情報の格納が可能になった。
• Telegramへのデプロイは、メッセージングプラットフォームをセキュリティ教育ツールの配信チャnelとして実用的に活用できる可能性を示している。
• チャットボットは、技術的専門知識を要しないアクセスしやすい専門家によるガイダンスを提供することで、ユーザーの意識を効果的に高めた。
• システムは複数回の会話対応をサポートしており、ユーザーの関与度と提供されるセキュリティアドバイスの深さを向上させた。
• 著者らは、今後の主要な方向性として複数プラットフォームへの展開を特定しており、現段階のプロトタイプのスケーラビリティの可能性を示している。