威胁下的推理：用于网络安全验证的符号与神经技术
密码学与安全
2025-05-14 v2 人工智能
摘要
网络安全要求严谨且可扩展的技术，以确保系统的正确性、鲁棒性以及对不断演变威胁的抵御能力。自动化推理涵盖形式逻辑、定理证明、模型检测和符号分析，为验证访问控制、协议设计、漏洞检测和对抗建模等不同领域的安全属性提供了基础框架。本综述全面概述了自动化推理在网络安全中的作用，分析了包括时序逻辑、道义逻辑和认知逻辑在内的逻辑系统如何被用于形式化和验证安全保证。我们考察了 SOTA 工具和框架，探索了其与 AI 在神经符号推理方面的整合，并强调了关键的研究空白，特别是在可扩展性、组合性和多层安全建模方面。本文最后提出了一系列有充分依据的未来研究方向，旨在通过形式化、自动化和可解释的推理技术促进安全系统的发展。
引用
@article{arxiv.2503.22755,
title = {Reasoning Under Threat: Symbolic and Neural Techniques for Cybersecurity Verification},
author = {Sarah Veronica},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.22755},
year = {2025}
}