CyberBOT: Towards Reliable Cybersecurity Education via Ontology-Grounded Retrieval Augmented Generation
Created by
Haebom
저자
Chengshuai Zhao, Riccardo De Maria, Tharindu Kumarage, Kumar Satvik Chaudhary, Garima Agrawal, Yiwen Li, Jongchan Park, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu
개요
본 논문은 사이버 보안 교육 분야에서 신뢰할 수 있고 도메인에 적합한 정보를 제공하는 질의응답 챗봇인 CyberBOT을 소개합니다. CyberBOT은 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 활용하여 강의 자료의 상황 정보를 통합하고, 도메인 특정 사이버 보안 온톨로지를 사용하여 응답을 검증합니다. 온톨로지는 LLM이 생성한 답변을 제한하고 검증하는 구조화된 추론 계층으로서, 오해의 소지가 있거나 안전하지 않은 지침의 위험을 줄입니다. CyberBOT은 애리조나 주립대학교(ASU)의 대규모 대학원 과정에 배포되어 100명 이상의 학생이 적극적으로 사용하고 있으며, 실험실 환경에서의 계산 평가를 통해 CyberBOT의 잠재력을 강조하고 있습니다. 향후 현장 연구를 통해 교육적 영향을 평가할 예정입니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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사이버 보안 교육과 같은 특수화된 교육 환경에서 신뢰할 수 있고 교육과정에 맞는 AI 애플리케이션 개발을 위한 유망한 방향을 제시합니다.
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RAG 파이프라인과 도메인 특정 온톨로지를 결합하여 LLM의 안전성과 정확성을 향상시키는 효과적인 방법을 보여줍니다.
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CyberBOT의 실제 교육 환경 배포 및 학생들의 적극적인 참여는 실용적인 AI 교육 도구 개발의 가능성을 입증합니다.
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한계점:
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현재는 실험실 환경에서의 계산 평가 결과만 제시하고 있으며, 교육적 효과에 대한 심층적인 현장 연구 결과는 아직 제시되지 않았습니다.
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사용된 사이버 보안 온톨로지의 구체적인 내용과 한계에 대한 설명이 부족합니다.
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다양한 유형의 질문과 사용자의 다양한 요구에 대한 CyberBOT의 적응력에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
