AI-AUGMENTED PENTESTING: SECURING IIOT AND SMART CITIES

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47533/2026.1606-146x.1-04
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The development of IIoT ecosystems and smart city infrastructure leads to the complexity of digital systems and the expansion of cyber capabilities. Traditional pitting techniques are unable to provide the necessary automation and scaling in dynamic, adaptive and hybrid threats. In response to these challenges, the article proposes a hybrid methodology combining human importance with the capabilities of AI-agents, LLM and ML. The proposed methodology provides intelligent information gathering, scanning and modeling of attacks under AI basis, verification of AI-models' resistance to threats and formal risk assessment. The study studied in detail the processes, methods, tools and principles of AIenhanced penetting, as well as the importance of human. Presented new methodology AI-Pentesting and complex taxonomy. The proposed approach could be a further inspiration for research on peneting in the security of IIoT infrastructure and smart cities.