ウクライナのサイバーセキュリティ規制に準拠した自動セキュリティ・プロファイリングのためのLLMベース手法の開発に向けて
arXiv cs.AI / 2026/4/10
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要点
- 本論文は、ウクライナが国際的なサイバーセキュリティのベストプラクティス（ISO/IEC 27001 および NIST サイバーセキュリティ・フレームワーク）を国内の規制遵守へ統合する方法を検討し、リスクベースの遵守モデルへと重点を移すことを強調している。
- LLM を Retrieval-Augmented Generation（RAG）で強化した上で用いることで、「ターゲット・セキュリティ・プロファイル」の作成を自動化するための提案ワークフローを示している。
- 本アプローチは、ウクライナの規制および組織のポリシーから構築したベクターデータベースに依存し、技術的コントロールを法的要件へと対応付けるセキュリティ指針の生成を支援する。
- 著者らは、RAG ベースのアドバイザが、手作業の負担と複雑性を軽減し、人為的な誤りを最小化し、高強度のハイブリッド脅威環境における遵守義務との一貫性を向上させ得ると主張している。
- 本研究は、規制に整合したコントロールのプロファイリングを構造化して必要とする組織に対する、AI支援型のサイバーセキュリティ管理手法として位置付けられている。
