[論文レビュー] Cybersecurity: Past, Present and Future

Shahid Alam|arXiv (Cornell University)|Jul 4, 2022

Digital and Cyber Forensics被引用数 5

ひとこと要約

本書は、ソフトウェアおよびハードウェアセキュリティ、マルウェアの進化、バイオメトリクス、サイバーインテリジェンス、フォレンジックスを含む主要な専門分野における、サイバーセキュリティの進化の包括的分析を提供している。本稿は、ハイブリッド拡張型および説明可能なAIの統合を提唱し、システムのパフォーマンスと透明性を向上させることを目的としており、特にIoTやクラウドコンピューティングのような新たなサイバー環境を保護するうえで、人間とAIの協働が重要な進歩であると強調している。

ABSTRACT

The digital transformation has created a new digital space known as cyberspace. This new cyberspace has improved the workings of businesses, organizations, governments, society as a whole, and day to day life of an individual. With these improvements come new challenges, and one of the main challenges is security. The security of the new cyberspace is called cybersecurity. Cyberspace has created new technologies and environments such as cloud computing, smart devices, IoTs, and several others. To keep pace with these advancements in cyber technologies there is a need to expand research and develop new cybersecurity methods and tools to secure these domains and environments. This book is an effort to introduce the reader to the field of cybersecurity, highlight current issues and challenges, and provide future directions to mitigate or resolve them. The main specializations of cybersecurity covered in this book are software security, hardware security, the evolution of malware, biometrics, cyber intelligence, and cyber forensics. We must learn from the past, evolve our present and improve the future. Based on this objective, the book covers the past, present, and future of these main specializations of cybersecurity. The book also examines the upcoming areas of research in cyber intelligence, such as hybrid augmented and explainable artificial intelligence (AI). Human and AI collaboration can significantly increase the performance of a cybersecurity system. Interpreting and explaining machine learning models, i.e., explainable AI is an emerging field of study and has a lot of potentials to improve the role of AI in cybersecurity.

研究の動機と目的

• サイバーセキュリティの歴史的発展、現在の状態、将来の動向を包括的に理解すること。
• IoT、クラウドコンピューティング、スマートデバイスなどの新たなサイバー分野における重要な課題を特定すること。
• ソフトウェア、ハードウェア、バイオメトリクス、フォレンジックスを含むサイバーセキュリティ専門分野における高度な研究の必要性を強調すること。
• ハイブリッド拡張型および説明可能なAI（XAI）が、サイバーセキュリティシステムのパフォーマンスと透明性を向上させる役割を調査すること。
• 解釈可能な機械学習モデルがサイバー脅威検出に与える可能性を示す、将来の研究の有望分野を特定すること。

提案手法

• 主要なサイバーセキュリティ分野における既存の文献および技術的進歩の体系的レビューと統合。
• マルウェアの進化とその現代の防御メカニズムに与える影響の分析。
• 実世界での導入におけるバイオメトリクスシステムの脆弱性の検証。
• AIと人的専門知識を統合したサイバーインテリジェンスフレームワークの探求：脅威検出の向上。
• サイバーセキュリティ応用における機械学習モデルの解釈と検証を可能にする説明可能なAI（XAI）技術の調査。
• 動的サイバー環境における意思決定を向上させるために、人間とAIの協働モデルを統合すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IoT やクラウドコンピューティングなどのサイバーテクノロジーの進化は、サイバーセキュリティ分野における脅威環境をどのように再定義したか？
• RQ2 現在のAI駆動型サイバーセキュリティシステムの主な制限要因は何か。また、説明可能なAI（XAI）はそれらをどのように緩和できるか？
• RQ3 人間とAIの協働は、サイバー脅威検出および対応の効果性をどのように向上させることができるか？
• RQ4 サイバーインテリジェンス分野における新興の研究分野の中で、将来のサイバーセキュリティイノベーションに最も期待が寄せられる分野は何か？
• RQ5 実世界の応用において、進化を続けるスプーフィング攻撃や敵対的攻撃からバイオメトリクスシステムをどのように保護できるか？

主な発見

• 説明可能なAI（XAI）の統合は、機械学習ベースのサイバーセキュリティシステムにおける信頼性と解釈可能性を顕著に向上させる。
• サイバーインテリジェンスにおける人間とAIの協働は、完全に自動化されたシステムよりも、より正確で文脈に即した脅威検出を実現する。
• 新興のサイバー脅威は、急速にIoTおよびクラウド環境を標的としており、それらに特化したセキュリティ強化技術の導入が不可欠である。
• マルウェアの進化は、従来のシグネチャベースの検出を追い越しており、適応的で行動ベースの防御メカニズムの導入が求められている。
• バイオメトリクスシステムは、スプーフィングやプレゼンテーション攻撃に対して依然として脆弱であり、多要素認証および生体認証検出技術の強化が不可欠である。
• ハイブリッド拡張知能モデルは、大規模なセキュリティ運用における誤検出の低減と応答時間の短縮に潜在的な効果を示している。