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サイバー犯罪フォーラムにおける大規模言語モデル(LLM)のサイバー脅威インテリジェンス(CTI)への活用
Kernkonzepte
サイバー犯罪フォーラムには膨大な情報と重要な議論が含まれており、大規模言語モデル(LLM)を使用してこれらの情報を分析することで、新たなサイバー脅威に関する洞察を得ることができる。
Zusammenfassung
本研究では、OpenAI GPT-3.5-turboモデルを使用したLLMシステムの性能を評価した。XSS、Exploit.in、RAMPの3つのサイバー犯罪フォーラムから700件以上の日次会話を抽出し、LLMシステムに要約と10の主要なCTI変数の予測を行わせた。2人のコーダーが各会話を精査し、LLMによって抽出された情報の正確性を評価した。
LLMシステムは全体として良好な結果を示し、平均精度96.23%、平均適合率90%、平均再現率88.2%を達成した。ただし、物語や過去の出来事との区別、動詞テンスの扱い、大まかな概念の解釈など、改善の余地も見つかった。
全体として、本研究の結果は、LLMがサイバー脅威インテリジェンスに効果的に活用できることを示している。LLMは、サイバー犯罪フォーラムの膨大な情報から重要な洞察を抽出する際に、人間のアナリストを補完する強力なツールとなる可能性がある。
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arxiv.org
The Use of Large Language Models (LLM) for Cyber Threat Intelligence (CTI) in Cybercrime Forums
Statistiken
サイバー犯罪フォーラムでは、売買が行われている。
大規模組織や重要インフラが標的にされている。
リモートから悪用可能な、または積極的に悪用されている脆弱性が言及されている。
地政学的な問題が議論されている。
Zitate
「LLMは、サイバー犯罪フォーラムの膨大な情報から重要な洞察を抽出する際に、人間のアナリストを補完する強力なツールとなる可能性がある。」
Wichtige Erkenntnisse aus
by Vanessa Clai... um arxiv.org 10-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2408.03354.pdf
Tiefere Fragen
LLMを使ってサイバー犯罪フォーラムの情報を分析する際の課題はどのようなものがあるか。
LLM（大規模言語モデル）を用いてサイバー犯罪フォーラムの情報を分析する際には、いくつかの重要な課題が存在します。まず、LLMは過去の出来事と現在の事象を区別するのが難しいため、ユーザーが報告するストーリーや過去のイベントを誤って現在のアクティビティとして解釈することがあります。これにより、例えば「販売が行われた」と誤って分類されるケースが生じ、実際には過去の出来事を語っているだけの可能性があります。
次に、プロンプトの文法や時制の不一致も問題です。プロンプトが現在形で書かれている一方で、会話の要約が過去形である場合、LLMは正確に情報を抽出できないことがあります。このような文法的な不整合は、特に「販売が行われた」という変数のコーディングに影響を与え、重要な情報を見逃す原因となります。
さらに、データのチャンク化（分割方法）も課題です。会話が複数日にわたる場合、要約が重要な文脈を見逃すことがあり、誤ったラベル付けにつながることがあります。これにより、LLMが特定の変数を誤ってコーディングするリスクが高まります。
LLMの性能向上のためにはどのような取り組みが必要か。
LLMの性能を向上させるためには、いくつかの取り組みが必要です。まず、プロンプトの設計を見直し、文法や時制の一貫性を保つことが重要です。過去の出来事やストーリーを正確に識別できるように、プロンプトを調整することで、LLMがより正確に情報を抽出できるようになります。
次に、データのチャンク化方法を改善することも必要です。会話全体を一度に処理することで、重要な文脈を見逃すリスクを減少させることができます。特に、長いスレッドや複数日の会話においては、全体を通しての理解が重要です。
また、LLMが特定の概念を解釈する際のガイドラインを提供することも有効です。例えば、「大規模な組織」や「重要インフラ」といった用語の定義を明確にすることで、LLMがより一貫した判断を下せるようになります。これにより、誤ったコーディングを減少させ、精度を向上させることが期待されます。
サイバー脅威インテリジェンスにおけるLLMの活用は、人間のアナリストにどのような影響を及ぼすと考えられるか。
LLMの活用は、サイバー脅威インテリジェンス（CTI）において人間のアナリストに多大な影響を及ぼすと考えられます。まず、LLMは大量のデータを迅速に処理し、重要な情報を抽出する能力があるため、アナリストの作業負担を軽減し、より戦略的なタスクに集中できるようになります。これにより、アナリストはより価値の高い業務に時間を割くことができ、全体的な効率が向上します。
さらに、LLMは初期のデータレビューを自動化することで、CTIチームが最も関連性の高い情報に迅速にアクセスできるようにします。これにより、脅威の検出や対応が迅速化し、サイバー攻撃のリスクを低減することが可能になります。
ただし、LLMの導入には注意が必要です。モデルが誤った情報を提供した場合、アナリストがその情報に基づいて判断を下すリスクがあるため、LLMの結果を常に検証する必要があります。したがって、LLMはアナリストの補助ツールとして機能するべきであり、最終的な判断は人間のアナリストが行うべきです。このように、LLMの活用はアナリストの役割を変革し、より効率的で効果的なサイバー脅威インテリジェンスの実現に寄与するでしょう。
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