小規模企業のサイバーセキュリティ脆弱性評価のための AI 支援型共同 OSINT 調査の共同設計

Concetti Chiave

OSINT クリニックを通じて、学生が公開情報のみを使用して脆弱性評価を行うことで、技術的および協調的な課題に取り組み、AI の活用によってこれらの課題に対処する。

Sintesi

本研究では、OSINT クリニックを立ち上げ、6 人の学生と共同設計プロセスを実施しました。

• 第 1 フェーズ(Study 1)では、OSINT 調査の各段階における主要な課題を特定しました。学生たちは、過去の調査を振り返り、各段階で直面した課題を文書化しました。
• 第 2 フェーズ(Study 2)では、ジェネレーティブ AI プローブを使用して、これらの課題にどのように対処できるかを探りました。ワークショップを通じて、ジェネレーティブ AI の有効性と限界を特定しました。また、協調性とリーダーシップの課題にも取り組みました。
• 第 3 フェーズ(Study 3)では、3 つの小規模企業を対象に OSINT ベースの脆弱性評価を試行し、キュレーションされたジェネレーティブ AI プロンプトを組み込みました。この実践的な適用により、協調的な設定におけるチャットGPTなどの基盤的ジェネレーティブ AI モデルの実用性と課題が明らかになりました。

Statistiche

小規模企業は、サイバー犯罪者の主要な標的となっており、全侵害の43%を占めている。
包括的な脆弱性評価には、内部ネットワークの発見、物理的セキュリティの確認、セキュリティ管理面接などの多くのタスクが含まれる。
OSINT クリニックでは、学生が無料の脆弱性評価を地元の組織に提供しながら、貴重な実践経験を得ることができる。

Citazioni

"OSINT は、パッシブで「ゼロタッチ」のアプローチを取るため、学生と対象企業の両方にとってリスクが低い。"
"ジェネレーティブ AI は、創造的および知識集約型の仕事におけるスキルギャップを狭めるのに効果的だと考えられる。"
"ジェネレーティブ AI は、複雑なシナリオでのチームワークと意思決定を改善し、高不確実性の状況での協調的な状況理解を向上させる可能性がある。"

Approfondimenti chiave tratti da

OSINT Clinic: Co-designing AI-Augmented Collaborative OSINT Investigations for Vulnerability Assessment

by Anirban Mukh... alle arxiv.org 09-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.11672.pdf

Domande più approfondite

OSINT クリニックのスケーラビリティを高めるためには、どのようなその他の技術的ソリューションが考えられるでしょうか?

OSINTクリニックのスケーラビリティを高めるためには、以下のような技術的ソリューションが考えられます。まず、自動化ツールの導入が挙げられます。例えば、データ収集や情報整理のプロセスを自動化するためのスクリプトやツールを開発することで、学生が手動で行う作業を減らし、効率を向上させることができます。また、クラウドベースのコラボレーションプラットフォームを活用することで、学生同士の情報共有や進捗管理を容易にし、リアルタイムでのフィードバックを促進することが可能です。さらに、AI駆動の分析ツールを導入することで、収集したデータの分析を迅速化し、重要なインサイトを抽出する手助けをすることができます。これにより、学生はより多くの案件を同時に処理できるようになり、クリニック全体の生産性が向上します。最後に、トレーニングプログラムの標準化を行い、学生がOSINT技術を迅速に習得できるようにすることで、スケーラビリティをさらに高めることができます。

ジェネレーティブ AI を使用する際の倫理的懸念をどのように最小限に抑えることができますか?

ジェネレーティブAIを使用する際の倫理的懸念を最小限に抑えるためには、いくつかの対策が必要です。まず、透明性の確保が重要です。AIが生成した情報の出所やプロセスを明示することで、利用者がその信頼性を評価できるようにします。次に、プライバシー保護の強化が求められます。特に、個人情報や機密情報を扱う場合には、データの取り扱いに関する厳格なポリシーを設け、AIが生成する情報がプライバシーを侵害しないようにする必要があります。また、倫理的ガイドラインの策定も重要です。AIの使用に関する明確な倫理基準を設け、学生や研究者がそれに従うように教育することで、倫理的な問題を未然に防ぐことができます。さらに、フィードバックループの構築により、AIの出力に対する評価を行い、問題が発生した場合には迅速に修正する体制を整えることも効果的です。

OSINT 調査の結果を企業に効果的に伝えるためのベストプラクティスはどのようなものでしょうか?

OSINT調査の結果を企業に効果的に伝えるためのベストプラクティスには、いくつかの重要な要素があります。まず、明確で簡潔な報告書の作成が必要です。技術的な詳細を避け、非技術的な経営者や関係者にも理解できるように、専門用語を避けて説明することが重要です。次に、ビジュアルエレメントの活用が効果的です。グラフやチャート、インフォグラフィックを用いることで、データを視覚的に表現し、情報の理解を助けることができます。また、具体的な推奨事項の提示も重要です。調査結果に基づいて、企業が取るべき具体的なアクションを明示することで、実行可能な次のステップを示すことができます。さらに、フィードバックの受け入れを促進するために、報告書の後に質疑応答のセッションを設け、企業側の疑問や懸念に対処することも効果的です。最後に、定期的なフォローアップを行い、調査結果に基づく進捗を確認し、必要に応じて追加のサポートを提供することで、企業との信頼関係を築くことができます。