サイバーセキュリティ脅威インテリジェンスにおける大規模言語モデルの能力評価、引き出し、強化

Core Concepts

大規模言語モデルを用いて、サイバーセキュリティ事象の分析と対応能力を強化する

Abstract

本論文では、サイバーセキュリティ事象の分析と対応能力を強化するためのフレームワーク「SEVENLLM」を提案している。
まず、サイバーセキュリティ関連のウェブサイトから収集した高品質な二言語(英語と中国語)のデータを基に、28種類の理解タスクと生成タスクからなる教示コーパス「SEVENLLM-Instruct」を構築した。
次に、SEVENLLM-Instructを用いて、オープンソースの大規模言語モデル(LLaMA、QWen)をサイバーセキュリティ分野向けに微調整した「SEVENLLM」を開発した。
さらに、SEVENLLM-Benchという評価ベンチマークを構築し、SEVENLLMの性能を多角的に評価した。
実験の結果、SEVENLLMは従来のLLMに比べて、サイバーセキュリティ事象の分析と対応能力が大幅に向上することが示された。

Stats

サイバーセキュリティ事象が10億件以上発生している
収集したサイバーセキュリティ関連データは英語6,706件、中国語1,779件
SEVENLLM-Instructには約85,000件のサンプルが含まれている
SEVENLLM-Benchには1,200件のテストサンプルが含まれている

Quotes

"To address the increasing complexity and frequency of cybersecurity incidents emphasized by the recent cybersecurity threat reports with over 10 billion instances, cyber threat intelligence (CTI) plays a critical role in the modern cybersecurity landscape by offering the insights required to understand and combat the constantly evolving nature of cyber threats."
"Inspired by the powerful capability of large language models (LLMs) in handling complex tasks, in this paper, we introduce a framework to benchmark, elicit, and improve cybersecurity incident analysis and response abilities in LLMs for Security Events (called SEVENLLM)."

Key Insights Distilled From

SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence

by Hangyuan Ji,... at arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.03446.pdf

Deeper Inquiries

サイバーセキュリティ分野以外の他の専門分野でも、同様の手法を適用して大規模言語モデルの能力を強化することは可能だろうか。

大規模言語モデル（LLMs）は、特定の専門分野においても有用性を示す可能性があります。他の専門分野においても、同様の手法を適用して大規模言語モデルの能力を強化することは可能です。例えば、医療分野では、医療記録や研究論文から情報を抽出し、診断支援や治療計画の作成に活用できる可能性があります。また、金融分野では、市場動向やリスク管理に関する情報を分析し、投資判断や予測に役立てることができるでしょう。専門分野ごとに適切なデータセットやタスク設計が重要であり、適切な調整を行うことで大規模言語モデルを効果的に活用できると考えられます。

サイバーセキュリティ分野における大規模言語モデルの活用は、人間の専門家の役割をどのように変化させるだろうか。

従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策と比較して、大規模言語モデルを活用したアプローチにはそれぞれ異なる長所と短所があります。
従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策の長所:

明確なルールに基づいて行動するため、予測可能性が高い。
特定のパターンやシグネチャに基づいて攻撃を検知しやすい。
ルールの変更や調整が比較的容易であり、制御がしやすい。
従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策の短所:

新たな脅威や攻撃手法に対応する際に柔軟性に欠けることがある。
ルールのメンテナンスや更新に人的リソースが必要であり、効率性に課題がある場合がある。
大規模言語モデルを活用したアプローチの長所:

自然言語処理の能力を活かして、複雑なテキストデータを処理し、新たな脅威や攻撃手法を検知できる可能性がある。
データ駆動型のアプローチにより、柔軟かつ自己学習能力を持つ。
多様な情報源からのデータを統合的に分析し、総合的な脅威インテリジェンスを提供できる。
大規模言語モデルを活用したアプローチの短所:

モデルの誤った理解や推論による誤った結果が生じる可能性がある。
モデルの運用やメンテナンスには高度な専門知識が必要であり、人的リソースやコストがかかる場合がある。
大規模言語モデルを活用したアプローチは、従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策と組み合わせることで、効果的な脅威検知と対応を実現する可能性があります。

従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策と、大規模言語モデルを活用したアプローチとの長所短所はどのように異なるだろうか。

大規模言語モデルを活用したアプローチは、自然言語処理の能力を活かして複雑なテキストデータを処理し、新たな脅威や攻撃手法を検知する可能性があります。一方、従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策は、特定のパターンやシグネチャに基づいて攻撃を検知するため、予測可能性が高いという利点があります。
大規模言語モデルを活用したアプローチは、データ駆動型のアプローチにより柔軟性と自己学習能力を持ち、多様な情報源からのデータを統合的に分析できるという利点があります。一方、従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策は、明確なルールに基づいて行動するため、予測可能性が高く、特定のパターンやシグネチャに基づいて攻撃を検知しやすいという利点があります。
短所としては、大規模言語モデルを活用したアプローチでは、モデルの誤った理解や推論による誤った結果が生じる可能性がある一方、従来のルールベースのサイバーセキュリティ対策では、新たな脅威や攻撃手法に対応する際に柔軟性に欠けることがあるという短所があります。両者を組み合わせることで、効果的な脅威検知と対応を実現する可能性があります。