[論文レビュー] Autonomous Threat Hunting: A Future Paradigm for AI-Driven Threat Intelligence

Siva Raja Sindiramutty|arXiv (Cornell University)|Dec 30, 2023

Information and Cyber Security被引用数 18

ひとこと要約

この論文は、Threat intelligenceのAI主導パラダイムとしての autonomous threat hunting を概観し、そのアーキテクチャ、従来手法との統合、課題、実務からの教訓を整理する。

ABSTRACT

The evolution of cybersecurity has spurred the emergence of autonomous threat hunting as a pivotal paradigm in the realm of AI-driven threat intelligence. This review navigates through the intricate landscape of autonomous threat hunting, exploring its significance and pivotal role in fortifying cyber defense mechanisms. Delving into the amalgamation of artificial intelligence (AI) and traditional threat intelligence methodologies, this paper delineates the necessity and evolution of autonomous approaches in combating contemporary cyber threats. Through a comprehensive exploration of foundational AI-driven threat intelligence, the review accentuates the transformative influence of AI and machine learning on conventional threat intelligence practices. It elucidates the conceptual framework underpinning autonomous threat hunting, spotlighting its components, and the seamless integration of AI algorithms within threat hunting processes.. Insightful discussions on challenges encompassing scalability, interpretability, and ethical considerations in AI-driven models enrich the discourse. Moreover, through illuminating case studies and evaluations, this paper showcases real-world implementations, underscoring success stories and lessons learned by organizations adopting AI-driven threat intelligence. In conclusion, this review consolidates key insights, emphasizing the substantial implications of autonomous threat hunting for the future of cybersecurity. It underscores the significance of continual research and collaborative efforts in harnessing the potential of AI-driven approaches to fortify cyber defenses against evolving threats.

研究の動機と目的

• autonomous threat hunting をサイバー防衛の重要な進化として研究を動機づける。
• AIと従来のThreat intelligence手法をどのように統合できるかを説明する。
• autonomous threat hunting の概念的枠組みと構成要素を概説する。
• 規模拡張性、解釈性、倫理的配慮などの課題を、実務からの教訓とともに論じる。

提案手法

• 基礎および現代の AI-driven threat intelligence の文献を調査する。
• autonomous threat hunting を支える概念的枠組みとその構成要素を明確にする。
• Threat hunting ワークフローへの AI アルゴリズムの統合を論じる。
• AI 主導モデルの規模拡張性、解釈性、倫理的配慮を検討する。
• 実例研究と評価を用いて実世界の実装と教訓を illustrating する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 autonomous threat hunting とは何か、なぜそれが AI-driven threat intelligence の重要なパラダイムなのか？
• RQ2 従来の Threat hunting プロセスに AI アルゴリズムを統合して有効性を高めるにはどうすれば良いのか？
• RQ3 autonomous threat hunting における主要な課題（規模、解釈性、倫理） は何か？
• RQ4 実世界の実装とケーススタディからどんな教訓が得られるのか？

主な発見

• AI と機械学習は Threat intelligence および Threat hunting の実践に変革的な可能性を持つ。
• autonomous threat hunting には既存のワークフローとアーキテクチャ内での AI コンポーネントの慎重な統合が必要である。
• 課題にはモデルの規模拡張性、解釈性、AI 主導の意思決定における倫理的配慮が含まれる。
• ケーススタディは成功例を示し、AI-driven Threat intelligence を採用する組織への実用的な教訓を提供する。
• 自然な形での共同研究が進めば、サイバーセキュリティにおける autonomous threat hunting の潜在力を完全に実現できる。