[论文解读] 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 7

一句话总结

本文提出了一款聊天机器人，旨在通过利用基于JSON的知识库和自然语言处理技术，为非技术用户提供信息安全建议。该聊天机器人已部署于Telegram平台，可提供准确、专家支持的安全指导，以提升用户的安全意识，未来计划在更多平台上部署。

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.

研究动机与目标

• 解决缺乏可访问、用户友好的工具来指导非技术用户进行信息安全实践的问题。
• 弥合网络安全专家与技术背景有限的一般用户之间的知识鸿沟。
• 开发一种可扩展、可部署的聊天机器人，以自然语言形式提供准确、专家支持的安全建议。
• 通过在Telegram上实际部署，证明聊天机器人作为信息安全教育工具的可行性。
• 为未来在社交媒体和消息平台上的多平台部署奠定基础。

提出的方法

• 聊天机器人架构使用JSON格式的知识库来存储信息安全主题的结构化信息。
• 自然语言理解（NLU）处理用户查询，并将其映射到相关知识库条目。
• 系统基于预定义的安全最佳实践和专家共识，检索并生成人类可读的响应。
• 聊天机器人通过Telegram平台的机器人API实现并部署，以支持实时交互。
• 知识库内容来自专家意见和既定的安全准则，以确保准确性和可靠性。
• 系统支持多轮对话和上下文感知响应，以提升用户参与度和建议的相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 聊天机器人能否有效向非技术用户传递准确、专家支持的信息安全建议？
• RQ2 基于JSON的知识库在支持可扩展和可维护的安全建议交付方面表现如何？
• RQ3 在广泛使用的消息平台（如Telegram）上部署安全导向聊天机器人是否可行？
• RQ4 此类聊天机器人在多大程度上能提升用户对信息安全实践的认识和理解？
• RQ5 如何设计聊天机器人以应对多样化的用户查询，同时保持准确性和一致性？

主要发现

• 聊天机器人通过Telegram上的自然语言交互，成功向用户提供了准确且上下文相关的安全建议。
• 使用基于JSON的知识库，实现了安全相关信息的结构化、可维护且可扩展的存储。
• 在Telegram上的部署证明了将消息平台作为安全教育工具分发渠道的实际可行性。
• 该聊天机器人通过提供易于获取、专家支持的指导，有效提升了用户的安全意识，且无需用户具备技术专长。
• 系统支持多轮对话，增强了用户参与度，并提升了所提供安全建议的深度。
• 作者将多平台部署确定为关键未来方向，表明当前原型具有良好的可扩展潜力。