CIA+TA Risk Assessment for AI Reasoning Vulnerabilities

📄 arXiv: 2508.15839v1 📥 PDF

作者: Yuksel Aydin

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出CIA+TA框架以解决AI推理脆弱性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 认知网络安全 AI推理 对抗性攻击 风险评估 CIA+TA框架 信任与自主性 安全性保障

📋 核心要点

  1. 现有AI系统在推理过程中面临对抗性攻击，传统安全措施难以有效防护。
  2. 提出CIA+TA框架，结合信任和自主性，系统性保护AI推理过程，增强认知安全。
  3. 通过151名参与者和12180次AI试验的验证，发现防御效果依赖于架构，需进行认知渗透测试。

📝 摘要（中文）

随着AI系统在关键决策中的影响日益增加，它们面临着利用推理机制而非技术基础设施的威胁。本文提出了一种认知网络安全框架，系统性地保护AI推理过程免受对抗性操控。我们的贡献主要体现在三个方面：首先，确立了认知网络安全作为一种补充传统网络安全和AI安全的学科，解决了合法输入如何破坏推理而规避常规控制的脆弱性；其次，提出了CIA+TA模型，扩展了传统的机密性、完整性和可用性三要素，增加了信任和自主性这两个独特要求；最后，提出了一种定量风险评估方法，帮助组织测量认知安全风险。通过与OWASP LLM Top 10和MITRE ATLAS的映射，促进了操作集成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AI推理过程中遭受对抗性操控的脆弱性，现有方法在面对合法输入时容易被攻击，无法有效防护。

核心思路：提出CIA+TA框架，结合信任和自主性，形成认知网络安全的系统性保护，弥补传统安全措施的不足。

技术框架：框架包括认知安全评估、风险测量和防御策略三个主要模块，确保AI推理过程的安全性。

关键创新：引入信任和自主性作为评估标准，形成CIA+TA模型，区别于传统的机密性、完整性和可用性三要素，适应AI系统的特殊需求。

关键设计：采用定量风险评估方法，基于实证数据推导系数，确保评估的准确性和可操作性。

📊 实验亮点

实验结果显示，相同的防御措施在不同架构下的效果差异显著，脆弱性减少幅度可达96%，而在某些情况下甚至出现135%的脆弱性放大，强调了认知渗透测试在AI部署中的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、医疗和自动驾驶等关键行业，能够有效提升AI系统在决策过程中的安全性和可靠性。未来，随着AI技术的不断发展，该框架将为构建可信赖的AI系统提供重要的理论基础和实践指导。

📄 摘要（原文）

As AI systems increasingly influence critical decisions, they face threats that exploit reasoning mechanisms rather than technical infrastructure. We present a framework for cognitive cybersecurity, a systematic protection of AI reasoning processes from adversarial manipulation. Our contributions are threefold. First, we establish cognitive cybersecurity as a discipline complementing traditional cybersecurity and AI safety, addressing vulnerabilities where legitimate inputs corrupt reasoning while evading conventional controls. Second, we introduce the CIA+TA, extending traditional Confidentiality, Integrity, and Availability triad with Trust (epistemic validation) and Autonomy (human agency preservation), requirements unique to systems generating knowledge claims and mediating decisions. Third, we present a quantitative risk assessment methodology with empirically-derived coefficients, enabling organizations to measure cognitive security risks. We map our framework to OWASP LLM Top 10 and MITRE ATLAS, facilitating operational integration. Validation through previously published studies (151 human participants; 12,180 AI trials) reveals strong architecture dependence: identical defenses produce effects ranging from 96% reduction to 135% amplification of vulnerabilities. This necessitates pre-deployment Cognitive Penetration Testing as a governance requirement for trustworthy AI deployment.