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Ontology-Aware RAG for Improved Question-Answering in Cybersecurity Education

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저자

Chengshuai Zhao, Garima Agrawal, Fan Zhang, Tharindu Kumarage, Zhen Tan, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu

개요

AI를 교육, 특히 사이버 보안 분야에서 활용하는 방안으로, 사이버 보안 문제 해결에 능동적으로 대처하고 상호 작용적이고 탐구 기반 학습 경험을 제공하는 AI 기반 질의응답 시스템을 제안한다. 최근 LLM이 AI 기반 QA 시스템에서 두각을 나타냈지만, 환각 및 도메인 특정 지식 부족과 같은 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 지식 그래프 온톨로지를 통합하여 최종 답변의 유효성을 검사하는 CyberRAG(ontology-aware RAG) 접근 방식을 제안한다. CyberRAG는 관련성과 정확성을 높이기 위해 지식 베이스에서 검증된 사이버 보안 문서를 검색하는 첫 번째 단계와, 환각 및 오용을 완화하기 위해 지식 그래프 온톨로지를 통합하는 두 번째 단계로 구성된다. 공개 데이터 세트에 대한 실험 결과는 CyberRAG가 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하여 교육 개선 가능성을 보여준다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
사이버 보안 교육에서 AI 기반 QA 시스템의 신뢰성 및 안전성 향상 가능성 제시.
◦
RAG 접근 방식에 온톨로지 통합하여 답변의 정확성과 안전성 확보.
◦
실험을 통해 CyberRAG의 성능 입증.
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한계점:
◦
구체적인 CyberRAG의 구현 방식이나 기술적인 세부 사항에 대한 설명 부족.
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다른 RAG 모델과의 비교 분석이나 성능 비교 데이터 부재.
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실제 교육 환경에서의 적용 및 효과에 대한 평가 부족.
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