Crimson: Enhancing Strategic Reasoning in Cybersecurity with Large Language Models

Kernekoncepter

Crimson enhances strategic reasoning in cybersecurity by correlating CVEs with MITRE ATT&CK techniques, improving threat anticipation and defense efforts.

Resumé

• Crimson introduces a system to enhance strategic reasoning capabilities in cybersecurity.
• The system correlates CVEs with MITRE ATT&CK techniques to improve threat anticipation and defense.
• The approach includes defining cybersecurity strategic tasks and developing the CVE-to-ATT&CK Mapping dataset.
• LLMs' reasoning abilities are enhanced through Retrieval-Aware Training (RAT) and its refined iteration, RAT-R.
• Fine-tuned LLMs show performance comparable to GPT-4 in strategic reasoning tasks.
• Domain-specific fine-tuning of embedding models improves performance in cybersecurity contexts.
• The methodology converts raw vulnerability data into structured insights for proactive cybersecurity defenses.

Statistik

우리의 연구 결과는 GPT-4와 유사한 수준의 성능을 보이는 70억 개의 매개변수를 가진 LLM을 소유하고 있음.
도메인별 특정 임베딩 모델의 성능이 사이버 보안 맥락에서 향상됨.

Citater

"Our findings demonstrate that an LLM fine-tuned with our techniques, possessing 7 billion parameters, approaches the performance level of GPT-4."
"Domain-specific fine-tuning of embedding models significantly improves performance within cybersecurity contexts."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Crimson

by Jiandong Jin... kl. arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00878.pdf

Dybere Forespørgsler

어떻게 도메인별 특정 임베딩 모델이 사이버 보안 성능을 향상시키는가?

도메인별 특정 임베딩 모델은 사이버 보안 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델은 복잡한 사이버 위협 데이터를 간단하고 직관적인 시각적 표현으로 변환하여 사이버 보안 분석에 도움이 됩니다. 이 모델은 고차원 데이터를 단순화된 시각적 표현으로 변환하여 공격 기법 간의 의미적 유사성과 실행 차이를 명확히 하여 전문가가 공격 전략 간의 세세한 차이를 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 특정 공격 기법이 사용자 상호작용에 의존하는 기회주의적 전략을 채택하는 반면 다른 공격 기법은 특정 공개 애플리케이션을 표적으로 공격하는 것과 같이 목표지향적인 공격을 수행할 수 있습니다. 이러한 세부적인 차이를 잘 구분할 수 있도록 도메인별 특정 임베딩 모델을 세밀하게 조정함으로써 전문가가 보다 정확하게 유사한 공격 전략을 구별할 수 있게 됩니다.

어떻게 이러한 방법론이 다른 분야에서 적용될 수 있는가?

이러한 방법론은 사이버 보안 분야뿐만 아니라 다른 분야에서도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 및 인공지능을 활용하여 특정 도메인의 전문 지식을 분석하고 해석하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 이러한 방법론은 의료 분야에서 의학 지식을 분석하고 해석하여 질병 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 이러한 방법론은 교육 분야에서 교육 방법론을 개선하고 학습자의 이해를 증진하는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 이러한 방법론은 다양한 분야에서 전문적인 지식을 분석하고 해석하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.

어떻게 LLM의 성능을 비교하고 향상시키는 데 RAT 및 RAT-R이 중요한 역할을 하는가?

LLM의 성능을 비교하고 향상시키는 데 RAT 및 RAT-R은 중요한 역할을 합니다. RAT 및 RAT-R은 작은 언어 모델의 능력을 크게 향상시켜 더 정확한 CVE-to-ATT&CK 매핑을 생성하여 신뢰할 수 있는 사이버 보안 위협 예측을 보장합니다. 이러한 방법론은 작은 모델의 성능을 크게 향상시켜 큰 모델과 경쟁력을 갖게 합니다. 이러한 발전은 사이버 보안 분야에서 신뢰할 수 있는 전략적 판단을 내리는 데 중요하며, 작은 모델은 비용 효율성과 처리량 면에서도 장점을 제공합니다. RAT 및 RAT-R의 적용은 신뢰할 수 있는 CVE-to-ATT&CK 매핑을 생성하는 데 중요하며, 작은 모델은 비용 효율성과 처리량 면에서도 장점을 제공합니다. 이러한 방법론은 LLM의 전략적 추론 능력을 크게 향상시키며, 사이버 보안 분야에서의 신뢰할 수 있는 위협 식별과 완화에 중요한 역할을 합니다.