[论文解读] Transforming Cyber Defense: Harnessing Agentic and Frontier AI for Proactive, Ethical Threat Intelligence

Krti Tallam|ArXiv.org|Feb 28, 2025

Cybersecurity and Cyber Warfare Studies被引用 3

一句话总结

本文主张通过主动、AI驱动的网络防御范式，利用代理性与前沿AI来增强威胁情报，同时嵌入伦理治理。

ABSTRACT

In an era marked by unprecedented digital complexity, the cybersecurity landscape is evolving at a breakneck pace, challenging traditional defense paradigms. Advanced Persistent Threats (APTs) reveal inherent vulnerabilities in conventional security measures and underscore the urgent need for continuous, adaptive, and proactive strategies that seamlessly integrate human insight with cutting edge AI technologies. This manuscript explores how the convergence of agentic AI and Frontier AI is transforming cybersecurity by reimagining frameworks such as the cyber kill chain, enhancing threat intelligence processes, and embedding robust ethical governance within automated response systems. Drawing on real-world data and forward looking perspectives, we examine the roles of real time monitoring, automated incident response, and perpetual learning in forging a resilient, dynamic defense ecosystem. Our vision is to harmonize technological innovation with unwavering ethical oversight, ensuring that future AI driven security solutions uphold core human values of fairness, transparency, and accountability while effectively countering emerging cyber threats.

研究动机与目标

• 在APT时代和日益增长的数字化复杂性背景下，激发对主动、AI辅助的网络威胁情报的需求。
• 提出一个将代理性AI、Frontier AI与人工监督融合的整体框架，以重新构想网络防御。
• 勾勒在Frontier AI时代的弹性CTI程序及其关键信息源。
• 强调AI安全治理的伦理、透明和以人为本的原则。

提出的方法

• 将主动感知、情境分析、持续学习与响应性调制描述为一个闭环的AI网络安全工作流。
• 引入Adaptive Engagement Paradigm作为一个动态、实时的攻击者互动模型。
• 概述构建AI驱动的Cyber Threat Intelligence (CTI)计划的蓝图，包含 landscape evaluation、requirements analysis，以及四大基础支柱（People、Process、Technology、Budget）。
• 讨论威胁情报源与来源（OSINT、CCI、IoCs、Malware Analysis）以及Frontier AI如何提升各领域。
• 详细阐述伦理、透明和以人为本的AI安全原则与治理机制。

实验结果

研究问题

• RQ1 代理性AI和Frontier AI如何改变网络安全中的威胁发现、分析与响应？
• RQ2 在实践中，一个伦理、以人为本、AI驱动的CTI程序应具备何种形态，包括流程、人员与技术？
• RQ3 frontier-enabled feeds（OSINT、CCI、IoCs、malware analysis）如何改变威胁情报工作流与决策？

主要发现

• 代理性与Frontier AI实现持续监测、快速情境感知分析，以及在受治理下的自动化威胁响应。
• Adaptive Engagement Paradigm使防御从被动转向主动，存在多点干预与协同AI防御网络。
• 一个整体CTI程序需要对威胁态势进行持续评估、明确的需求分析，以及四支柱基础（People、Process、Technology、Budget/预算）。
• Frontier AI通过提升数据处理的速度、规模和深度来增强OSINT、CCI、IoCs与恶意软件分析，同时需要进行验证与治理。
• 伦理、透明和以人为本的治理对于可问责的AI驱动安全至关重要，包括可解释性、监督与公平性。