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Cyber​​BOT: Towards Reliable Cyber​​security Education via Ontology-Grounded Retrieval Augmented Generation

Created by
  • Haebom

作者

Chengshuai Zhao, Riccardo De Maria, Tharindu Kumarage, Kumar Satvik Chaudhary, Garima Agrawal, Yiwen Li, Jongchan Park, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu

概要

本論文では、サイバーセキュリティ教育の分野で信頼性が高く適切な情報を提供する質問回答チャットボットCyber​​BOTを紹介します。 Cyber​​BOTは検索拡張生成(RAG)パイプラインを利用して講義資料のコンテキスト情報を統合し、ドメイン固有のサイバーセキュリティオントロジーを使用して応答を検証します。このオントロジーは、LLMによって生成された回答を制約し検証する構造化された推論層として機能し、誤解を招くか安全でない指針のリスクを減らします。 Cyber​​BOTはアリゾナ州立大学(ASU)の大規模大学院コースに配布され、100人以上の学生がWebベースのプラットフォームを通じて積極的に使用している。実験室環境での計算評価はCyber​​BOTの可能性を示しており、将来の現場研究を通じて教育的影響を評価する予定です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
サイバーセキュリティ教育に特化した信頼できるAIベースの質問応答システムの開発可能性を提示
RAGパイプラインとドメイン固有オントロジーの統合によるLLMの安全性と精度の向上
実際の大学講義環境での成功実施と学生の積極的な使用事例の提示
構造化ドメイン推論と生成型AI機能の統合を通じた専門教育分野での信頼性とカリキュラムに適合するAIアプリケーション開発方向の提示
Limitations:
現在は実験室環境での計算評価結果のみ提示されており、教育的効果に対する実際の現場研究結果はまだない。
オントロジーの完全性と正確性の検証と継続的な管理の必要性
様々なサイバーセキュリティ教育コースの適用性と一般化の可能性に関するさらなる研究が必要
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