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利用大型語言模型輔助靜態惡意軟體分析的可行性研究

Q: 若要將 LLM 應用於分析更複雜、更大型的惡意軟體，例如進階持續性威脅 (APT) 攻擊中使用的惡意軟體，還需要克服哪些技術挑戰？

將 LLM 應用於分析 APT 攻擊中使用的複雜惡意軟體，需要克服以下技術挑戰： 處理大型程式碼庫： APT 攻擊的惡意軟體通常包含大量的程式碼，這對 LLM 的輸入長度和處理能力提出了挑戰。需要開發更先進的 LLM 架構和程式碼分割技術，才能有效處理大型程式碼庫。 理解程式碼的上下文和語義： APT 惡意軟體經常使用混淆技術和多型變種來逃避偵測。LLM 需要更強大的程式碼理解能力，才能識別這些技術並準確分析惡意行為。 應對零時差攻擊和未知威脅： LLM 的訓練資料集通常包含已知的惡意軟體樣本。面對零時差攻擊和未知威脅，LLM 需要具備從少量樣本中學習和泛化的能力，才能有效應對新興威脅。 整合動態分析和威脅情報： 靜態分析只能提供有限的資訊。將 LLM 與動態分析技術和威脅情報整合，可以提供更全面的惡意軟體行為分析，並提高 LLM 的準確性和可靠性。 解決隱私和安全問題： 將惡意軟體程式碼輸入 LLM 存在潛在的隱私和安全風險。需要開發安全的 LLM 部署方案，例如聯邦學習和差分隱私，以保護敏感資訊。

Q: 隨著 LLM 技術的進步，是否有可能開發出完全自動化的靜態惡意軟體分析工具，完全取代人工分析？

雖然 LLM 技術的進步為自動化靜態惡意軟體分析帶來了希望，但完全取代人工分析仍然面臨著挑戰。 LLM 的局限性： LLM 容易受到對抗性攻擊和程式碼混淆技術的影響，並且在處理複雜的程式碼邏輯和語義理解方面仍然存在局限性。 惡意軟體的複雜性和演變速度： 惡意軟體不斷演變，採用新的技術和策略來逃避偵測。完全自動化的工具需要不斷更新和改進，才能跟上惡意軟體的發展步伐。 人工分析的不可替代性： 經驗豐富的分析師可以利用他們的專業知識、直覺和創造力來識別複雜的攻擊模式和新的惡意軟體家族。人工分析在驗證 LLM 分析結果、處理邊緣情況和應對未知威脅方面仍然至關重要。 因此，更現實的情況是 LLM 作為一種強大的輔助工具，協助分析師提高分析效率，而不是完全取代人工分析。

Q: LLM 輔助靜態惡意軟體分析的普及是否會對資訊安全人才培育產生影響？例如，未來是否需要更側重於 LLM 相關技術的培訓？

LLM 輔助靜態惡意軟體分析的普及必將對資訊安全人才培育產生影響，未來需要更加側重於 LLM 相關技術的培訓。 新的技能需求： 資訊安全人才需要掌握 LLM 的基本原理、應用場景和局限性，才能有效地利用 LLM 工具進行惡意軟體分析。 跨領域知識整合： LLM 技術與傳統的惡意軟體分析技術相結合，需要資訊安全人才具備更廣泛的知識面，包括程式設計、機器學習、逆向工程等。 批判性思維和問題解決能力： LLM 工具並非萬能的，資訊安全人才需要具備批判性思維和問題解決能力，才能正確解讀 LLM 分析結果，並應對 LLM 無法解決的問題。 因此，資訊安全教育和培訓機構需要調整課程設置，增加 LLM 相關技術的內容，培養具備跨領域知識和批判性思維能力的資訊安全人才，以適應未來資訊安全領域的發展趨勢。

核心概念

大型語言模型 (LLM) 能夠有效輔助靜態惡意軟體分析，提升分析效率，但仍需解決機密性、混淆程式碼干擾等問題，並整合至現有分析流程及工具中。

要約

研究概述

本研究探討利用大型語言模型 (LLM) 輔助靜態惡意軟體分析的可行性。研究者選用 Babuk 勒索軟體作為分析目標，利用 Ghidra 工具進行反組譯和反編譯，並設計多種提示 (prompt) 指令 ChatGPT (GPT-4) 生成對應的程式碼解釋。

主要發現

LLM 解釋的準確性： 研究發現，使用反編譯結果作為 LLM 輸入時，準確性最高可達 90.9%，顯示 LLM 具備生成有效解釋以輔助靜態分析的潛力。
提示的影響： 指示 LLM 模擬惡意軟體分析師並關注可疑部分的提示能提升解釋的準確性。
實務應用： 六位參與研究的靜態分析師認為 LLM 輸出有助於理解惡意軟體功能，提升分析效率。
未來挑戰： 研究也發現一些需克服的挑戰，例如：
- 機密性問題： 將程式碼傳輸至外部 LLM 存在資訊洩露風險。
- 混淆程式碼干擾： 混淆技術和垃圾程式碼會降低 LLM 解釋的準確性。
- 整合至現有工具： 需將 LLM 整合至現有分析工具以提升使用效率。

研究結論

LLM 有潛力成為靜態惡意軟體分析的輔助工具，但現階段仍無法完全取代現有分析流程。未來研究方向包括：構建本地 LLM 解決機密性問題、開發更精確的 LLM 模型以應對混淆程式碼、設計更友善的使用者介面整合 LLM 至現有分析工具等。

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統計

使用反編譯結果作為 LLM 輸入時，準確性最高可達 90.9%。
共有六位來自四個不同組織的分析師參與使用者研究。
問卷調查顯示，分析師對 LLM 輸出的流暢度、相關性、資訊量和實用性評分均較高。

引用

"將敏感資訊發送給 ChatGPT 對我們組織來說很困難，因為這違反了我們的安全規定。"
"我希望分析工具（例如重新命名函數和添加註釋）中的更改可以反映在 LLM 端。"
"首頁（例如儀表板）上應該顯示摘要和可疑區域。"

抽出されたキーインサイト

Feasibility Study for Supporting Static Malware Analysis Using LLM

by Shota Fujii,... 場所 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14905.pdf

Feasibility Study for Supporting Static Malware Analysis Using LLM

深掘り質問

若要將 LLM 應用於分析更複雜、更大型的惡意軟體，例如進階持續性威脅 (APT) 攻擊中使用的惡意軟體，還需要克服哪些技術挑戰？

將 LLM 應用於分析 APT 攻擊中使用的複雜惡意軟體，需要克服以下技術挑戰：

處理大型程式碼庫： APT 攻擊的惡意軟體通常包含大量的程式碼，這對 LLM 的輸入長度和處理能力提出了挑戰。需要開發更先進的 LLM 架構和程式碼分割技術，才能有效處理大型程式碼庫。
理解程式碼的上下文和語義： APT 惡意軟體經常使用混淆技術和多型變種來逃避偵測。LLM 需要更強大的程式碼理解能力，才能識別這些技術並準確分析惡意行為。
應對零時差攻擊和未知威脅： LLM 的訓練資料集通常包含已知的惡意軟體樣本。面對零時差攻擊和未知威脅，LLM 需要具備從少量樣本中學習和泛化的能力，才能有效應對新興威脅。
整合動態分析和威脅情報： 靜態分析只能提供有限的資訊。將 LLM 與動態分析技術和威脅情報整合，可以提供更全面的惡意軟體行為分析，並提高 LLM 的準確性和可靠性。
解決隱私和安全問題： 將惡意軟體程式碼輸入 LLM 存在潛在的隱私和安全風險。需要開發安全的 LLM 部署方案，例如聯邦學習和差分隱私，以保護敏感資訊。

隨著 LLM 技術的進步，是否有可能開發出完全自動化的靜態惡意軟體分析工具，完全取代人工分析？

雖然 LLM 技術的進步為自動化靜態惡意軟體分析帶來了希望，但完全取代人工分析仍然面臨著挑戰。

LLM 的局限性： LLM 容易受到對抗性攻擊和程式碼混淆技術的影響，並且在處理複雜的程式碼邏輯和語義理解方面仍然存在局限性。
惡意軟體的複雜性和演變速度： 惡意軟體不斷演變，採用新的技術和策略來逃避偵測。完全自動化的工具需要不斷更新和改進，才能跟上惡意軟體的發展步伐。
人工分析的不可替代性： 經驗豐富的分析師可以利用他們的專業知識、直覺和創造力來識別複雜的攻擊模式和新的惡意軟體家族。人工分析在驗證 LLM 分析結果、處理邊緣情況和應對未知威脅方面仍然至關重要。
因此，更現實的情況是 LLM 作為一種強大的輔助工具，協助分析師提高分析效率，而不是完全取代人工分析。

LLM 輔助靜態惡意軟體分析的普及是否會對資訊安全人才培育產生影響？例如，未來是否需要更側重於 LLM 相關技術的培訓？

LLM 輔助靜態惡意軟體分析的普及必將對資訊安全人才培育產生影響，未來需要更加側重於 LLM 相關技術的培訓。

新的技能需求： 資訊安全人才需要掌握 LLM 的基本原理、應用場景和局限性，才能有效地利用 LLM 工具進行惡意軟體分析。
跨領域知識整合： LLM 技術與傳統的惡意軟體分析技術相結合，需要資訊安全人才具備更廣泛的知識面，包括程式設計、機器學習、逆向工程等。
批判性思維和問題解決能力： LLM 工具並非萬能的，資訊安全人才需要具備批判性思維和問題解決能力，才能正確解讀 LLM 分析結果，並應對 LLM 無法解決的問題。
因此，資訊安全教育和培訓機構需要調整課程設置，增加 LLM 相關技術的內容，培養具備跨領域知識和批判性思維能力的資訊安全人才，以適應未來資訊安全領域的發展趨勢。