Intelligent Security: Is "AI for Cybersecurity" a Blessing or a Curse (Dagstuhl Seminar 22412)
Notice bibliographique
Résumé
This report documents the outcomes of Dagstuhl Seminar 22412 "Intelligent Security: Is "AI for Cybersecurity" a Blessing or a Curse". The seminar brought together 25 attendees from 10 countries (Canada, Croatia, Czech Republic, France, Germany, Netherlands, Singapore, Sweden, Switzerland, and the USA). There were 17 male and 8 female participants. Three participants were from the industry, and the rest were from academia. The gathered researchers are actively working in the domains of artificial intelligence and cybersecurity, emphasizing hardware security, fuzzing, physical security, and network security. The seminar aims to foster sharing experiences and best practices between various cybersecurity applications and understand how and when certain approaches are transferable. The first two days were devoted to 20-minute self-introductions by participants to achieve these goals. At the end of the second day, we made a list of topics that were decided to be the focus of the seminar and that will be discussed in the groups in the next few days. On the third and fourth days, the work was conducted in four discussion groups where at the end of each day, all participants gathered to report the results from the discussion groups and to align the goals. On the last day, we again worked in one group to summarize the findings and foster networking among participants. A hike was organized in the afternoon of the third day. The seminar was a success. The participants actively participated in the working groups and the discussions and went home with new ideas and collaborators. This report gathers the abstracts of the presented talks and the conclusions from the discussion groups, which we consider relevant contributions toward better interdisciplinary research on artificial intelligence and cybersecurity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,073 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».