パウロ・シャカリアン

パウロ・シャカリアン
博士号
パウロ・シャカリアン博士号
国籍	アメリカ人
母校	アメリカ陸軍士官学校、メリーランド大学
職業	准教授、作家
知られている	人工知能、サイバーセキュリティ
栄誉	ブロンズスター、陸軍表彰メダル

パウロ・シャカリアンはアリゾナ州立大学の准教授で、神経シンボリック人工知能に重点を置いたLab V2 ^[1]を率いています。人工知能とセキュリティに関する彼の研究は、Forbes、New Yorker、Slate、Economist、Business Insider、TechCrunch、CNN、BBCで取り上げられています。^[2]^[3] 彼は人工知能とAIとセキュリティの交差点に関する多数の本を執筆しています。彼は以前軍人を務め、DARPAでの経験があり、スタートアップの共同設立者でした。

科学研究

現在の仕事

ピリーソン

2023年、Shakarianのグループは、時間的およびオープンワールド推論をサポートする拡張機能を備えた注釈付きロジック^{[5]の最新の実装であるPyReason [}^{4]をリリースしました。PyReasonは、業界パートナーとのさまざまなコラボレーションで使用されました。これには、SSCIとの作業が含まれ、PyReasonは強化学習のシミュレーションを置き換える「セマンティックプロキシ」として使用されました}^[6]。エージェントポリシーのトレーニングでは、ネイティブシミュレーション環境の1000倍の高速化を実現し、PyReasonでトレーニングされたポリシーをAFSIMやSC2などのシミュレーション環境に転送しました。PyReasonは、ASU-SSCI共同デモンストレーションでロボット制御の方法としても実証されました^[7] 。別の研究では、IARPA HAYSTACプログラム^[8]の下で、アブダクション推論のアイデアを使用して移動軌跡を生成する戦略にPyReasonが使用されました。^[9]ここで著者らは、論理プログラミングとA*検索の特性を活用して、特定の基準を満たしながらも過去のエージェントの活動に似た移動軌跡を生成した。

以前の作品

ソーシャルネットワークの拡散

2012年の論文「小規模なシードセットで大規模ソーシャルネットワークをバイラルマーケティングの対象にできる」^[10]で、シャカリアンは標準的な「ティッピングモデル」に基づいて、ソーシャルネットワーク内での感染の広がりを最大化できるノードセットを識別するための高速で斬新な方法を紹介した。この研究は2012年のASONAM論文で発表された（後に2013年のジャーナルSNAM ^[11]で拡張され、2015年にSpringer-Natureから出版された書籍^[12]で説明された）。この概念は、拡散プロセスの逆を模倣するように設計されたグラフ分解に基づいていた。この研究はMITテクノロジーレビューの「2013年のベスト」の一部として取り上げられ、「バイラルマーケティングの基本的な問題」を解決するものとして称賛された。^[13]

ハッカーの行動を予測するAI

2016年、シャカリアンのチームは論文「プロアクティブなサイバーセキュリティ脅威インテリジェンスのためのダークネットとディープネットのマイニング」（Proc. IEE ISI 2016 ^[14]、後にケンブリッジ大学出版局から2017年に出版された書籍^[15]に記載）でデータマイニングフレームワークを発表しました。この論文では、40を超えるハッカーのウェブサイトをマイニングするためのフレームワークが提示されました。これは、ハッカー情報のダークウェブマイニングのためのスケーラブルなシステムを実証しただけでなく、複数のオンラインフォーラムにわたるサイバー脅威アクターを相互に調べる機能も提供しました。この研究では、3つ以上の異なるオンラインマーケットプレイスに参加した数百のハッカーペルソナが特定されました。この論文は、IEEE ISIカンファレンスの歴史上最も引用された論文の1つとなり、フォーブス^{[16]やMITテクノロジーレビュー}^[17]などのメディアの注目を集めました。

翌年、シャカリアンと彼のチームは、「オンラインでの脆弱性言及による実際のエクスプロイトの積極的な特定」と題する論文で、ダークウェブ上のハッカーコミュニティから収集された特定のソフトウェアの脆弱性に関するデータは、ゼロデイエクスプロイトの使用前に頻繁に出現することを示しました。^[18]^[19] 彼らは、この情報を使用して、機械学習アプローチがエクスプロイトの使用をうまく予測できる特徴を作成することもできることを発見しました。これは、データの時間的な混合を考慮した場合でも同様です。このアプローチは、ソーシャルネットワークトポロジデータ（Proc. ACM CSS 2017 ^[20]）と言語モデル（Proc. AAAI 2018 ^[21]）を使用して特徴が拡張された後続の研究で強化されました。

キャリア

シャカリアンは2002年から2014年まで米陸軍の少佐として勤務し、イラクで2回の戦闘任務に従事し、勇敢さによりブロンズスターと陸軍表彰メダルを受賞した。^{[3] [}^22]陸軍に在籍中、情報保証の訓練を受け、米陸軍士官学校でコンピュータサイエンスの学士号を取得した。^[2]^{[22] 2007年には}国防高等研究計画局（DARPA）で軍事研究員を務めた。軍服を着用しながら、2009年にメリーランド大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、その後2011年にVSスブラマニアン氏の指導の下で博士号を取得した。^[23] 彼の博士号は、記号人工知能、特に論理プログラミング、時相論理、および帰納的推論に焦点を当てたものである。^[24]

博士号を取得した後、彼は2011年から2014年までウェストポイント陸軍士官学校で助教授として教鞭をとり、これが彼の最後の軍務となった。^[25] 2014年にアリゾナ州立大学の助教授に就任した。^[22]彼はアリゾナ州立大学で終身在職権を取得し、2020年に准教授に昇進した。^[26]

2011年以来、シャカリアンは自身の学術的キャリアに関連したテーマで6冊の本を執筆しており、その多くはAI、セキュリティ、データマイニングの交差点に焦点を当てています。^[27]

2017年、彼は学術的地位を維持しながら、サイバー攻撃を回避するために悪意のあるハッカーコミュニティから収集した情報と人工知能を組み合わせることに特化したビジネスであるサイバー・リコネサンス社（CYR3CON）を共同設立し、CEOとして率いた。^[2] 同社はベンチャーキャピタルから800万ドルを調達し^[28]、2022年に買収された。^[29]

主な作品

書籍

神経記号推論と学習^[30]
サイバー戦争入門：学際的アプローチ^[27]
ソーシャルネットワークにおける拡散（SpringerBriefs in Computer Science）^[27]
ダークウェブサイバー脅威情報マイニング。^[27]
サイバーアトリビューションのための人工知能ツール（SpringerBriefs in Computer Science）。^[27]
サイバー戦争：科学的基礎の構築（情報セキュリティの進歩）。^[27]
地理空間アブダクション：原理と実践^[27]

参考文献

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外部リンク

リサーチゲートプロファイル
Google Scholar 引用
コンピュータサイエンス文献
アリゾナ州立大学の学術プロフィール
CYR3CON ウェブサイト

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[29] 「アルバカーキのサイバーセキュリティ会社がアリゾナの機械学習スタートアップを買収」

[30] 神経記号推論と学習。