脆弱性リスク評価における脅威インテリジェンス使用時のアルゴリズム認識

科学分野:

• サイバーセキュリティ
• 人工知能
• ヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• 政府および商業部門は、サイバー脅威インテリジェンス分析にAIを採用 increasinglyしています。
• 自動化されたソリューションの本稼働展開の前に、人間対AIの情報源からの潜在的なバイアスを理解することが重要です。

研究 の 目的:

• サイバー脅威インテリジェンスの情報源（人間対AI）によって導入されるバイアスを測定すること。
• バイアスに対する参加者の専門知識（セキュリティおよび機械学習）の影響を評価すること。

主な方法:

• 57人の修士課程学生を対象に、管理された実験を実施しました。
• 参加者は、操作された情報源（人間の専門家またはAIアルゴリズム）を持つサイバー脅威インテリジェンスレポートを分析しました。
• 知覚されるバイアスと推奨事項への同意を測定しました。

主要な成果:

• 参加者はAI生成の推奨事項に同意しない傾向がありました。
• セキュリティの専門知識が高いほど、推奨事項への同意度が高まりました。
• 推奨事項が人間またはAIの情報源から提供されたかに関わらず、知覚されるバイアスは統計的に同等でした。
• 情報源に関わらず、推奨事項への不同意が知覚されるバイアスの主な要因でした。

結論:

• サイバー脅威インテリジェンスにおけるAIの導入は、Tier 1 SOCアナリストに影響を与える可能性があります。
• 専門的な実践に結果を一般化するには、経験豊富なセキュリティ専門家によるさらなる研究が必要です。