[논문 리뷰] A Chatbot for Information Security

Sofian Hamad, Taoufik Yeferny|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 01.

Context-Aware Activity Recognition Systems참고 문헌 13인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 정보 보안 분야의 비기술적 사용자를 대상으로 지침을 제공하기 위해 JSON 기반 지식 기반과 자연어 처리를 활용한 챗봇을 제안한다. 텔레그램에 배포된 챗봇은 정확하고 전문가가 뒷받침하는 보안 지침을 제공하여 사용자 인식을 향상시키며, 향후 다른 플랫폼에의 배포 계획이 수립되어 있다.

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.

연구 동기 및 목표

• 비기술적 사용자들이 정보 보안 관행을 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 도구의 부족을 해결하기 위해.
• 기술적 배경이 제한된 일반 사용자와 사이버보안 전문가 간의 지식 격차를 메우기 위해.
• 정확하고 전문가가 뒷받침하는 보안 조언을 자연어로 제공할 수 있는 확장 가능하고 구현 가능한 챗봇을 개발하기 위해.
• 텔레그램에 실질적으로 배포한 사례를 통해 챗봇이 정보 보안 분야의 교육 도구로 활용 가능한지를 입증하기 위해.
• 향후 소셜 미디어 및 메시징 플랫폼을 아우르는 다중 플랫폼 배포를 위한 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 챗봇 아키텍처는 정보 보안 주제에 관한 구조화된 정보를 저장하기 위해 JSON 형식의 지식 기반을 사용한다.
• 자연어 이해(NLU)는 사용자 질의를 분석하고 관련 지식 기반 항목에 매핑한다.
• 시스템은 사전 정의된 보안 최선의 실천 방법과 전문가의 공감대에 기반해 인간이 읽을 수 있는 응답을 검색하고 생성한다.
• 챗봇은 실시간 상호작용을 위해 텔레그램 플랫폼의 봇 API를 사용하여 구현 및 배포된다.
• 지식 기반은 전문가 의견과 공식적인 보안 지침에서 수집되어 정확성과 신뢰성을 확보한다.
• 다회화 대화와 맥락 인식 응답을 지원하여 사용자 참여도와 조언의 관련성을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비기술적 사용자에게 정확하고 전문가가 뒷받침하는 정보 보안 조언을 효과적으로 제공할 수 있는가?
• RQ2 JSON 기반 지식 기반은 확장 가능하고 유지보수 용이한 보안 조언 제공을 얼마나 잘 지원하는가?
• RQ3 텔레그램과 같은 널리 사용되는 메시징 플랫폼에 보안 중심 챗봇을 배포하는 데 실현 가능성은 어떠한가?
• RQ4 이러한 챗봇이 사용자의 정보 보안 관행에 대한 인식과 이해를 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 정확성과 일관성을 유지하면서 다양한 사용자 질의를 처리할 수 있도록 챗봇을 어떻게 설계할 수 있는가?

주요 결과

• 챗봇은 텔레그램에서 자연어 상호작용을 통해 정확하고 맥락에 맞는 보안 조언을 사용자에게 성공적으로 제공하였다.
• JSON 기반 지식 기반의 사용은 보안 관련 정보의 구조화된, 유지보수 용이하고 확장 가능한 저장 방식을 가능하게 하였다.
• 텔레그램에의 배포는 메시징 플랫폼을 보안 교육 도구의 배포 채널로 활용할 수 있는 실현 가능성을 입증하였다.
• 사용자가 기술적 전문 지식 없이도 접근 가능하고 전문가가 뒷받침하는 지침을 제공함으로써 챗봇은 사용자 인식을 효과적으로 향상시켰다.
• 시스템은 다회화 대화를 지원하여 사용자 참여도와 제공되는 보안 조언의 깊이를 높였다.
• 저자들은 다중 플랫폼 배포를 향후 주요 방향으로 지목하며, 현재 프로토타입의 확장 가능성 잠재력을 시사하였다.