Impacts and Risk of Generative AI Technology on Cyber Defense

要約

生成人工知能 (GenAI) は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまなドメインで非常に現実的なコンテンツを自律的に生成できる強力なテクノロジーとして登場しました。
GenAI は、クリエイティブ アート、コンテンツ生成、仮想アシスタント、データ合成に積極的に応用できる可能性があるため、大きな注目と採用を集めています。
しかし、GenAIの採用が増加するにつれ、説得力のあるフィッシングメールの作成、ディープフェイクビデオによる偽情報の生成、本物のように見えるソーシャルメディア投稿による偽情報の拡散といった悪用の可能性についての懸念が生じ、サイバーセキュリティの領域に新たな課題とリスクをもたらしている。
GenAI によってもたらされる脅威に対抗するために、サイバー防御の基礎モデルとしてサイバー攻撃のライフサイクルを理解するために Cyber​​ Kill Chain (CKC) を活用することを提案します。
このペーパーは、CKC フレームワークの各段階における GenAI 技術の攻撃的な使用によってもたらされるリスク領域の包括的な分析を提供することを目的としています。
また、脅威アクターが採用した戦略を分析し、CKC のさまざまなフェーズを通じてその利用状況を調査し、サイバー防御への影響を明らかにします。
さらに、攻撃を認識し適応性のある GenAI 対応の防御戦略を提案します。
これらの戦略には、検出、欺瞞、敵対的トレーニングなどのさまざまな技術が含まれており、GenAI によって引き起こされるサイバー脅威によってもたらされるリスクを効果的に軽減することを目的としています。

要約(オリジナル)

Generative Artificial Intelligence (GenAI) has emerged as a powerful technology capable of autonomously producing highly realistic content in various domains, such as text, images, audio, and videos. With its potential for positive applications in creative arts, content generation, virtual assistants, and data synthesis, GenAI has garnered significant attention and adoption. However, the increasing adoption of GenAI raises concerns about its potential misuse for crafting convincing phishing emails, generating disinformation through deepfake videos, and spreading misinformation via authentic-looking social media posts, posing a new set of challenges and risks in the realm of cybersecurity. To combat the threats posed by GenAI, we propose leveraging the Cyber Kill Chain (CKC) to understand the lifecycle of cyberattacks, as a foundational model for cyber defense. This paper aims to provide a comprehensive analysis of the risk areas introduced by the offensive use of GenAI techniques in each phase of the CKC framework. We also analyze the strategies employed by threat actors and examine their utilization throughout different phases of the CKC, highlighting the implications for cyber defense. Additionally, we propose GenAI-enabled defense strategies that are both attack-aware and adaptive. These strategies encompass various techniques such as detection, deception, and adversarial training, among others, aiming to effectively mitigate the risks posed by GenAI-induced cyber threats.

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