핵심 개념
LLMsは、ソフトウェアの脆弱性検出、フィッシング攻撃の検知、コンテンツ監視、セキュリティ分析の自動化など、サイバーセキュリティ分野における多様な課題に対する新たなソリューションを提供する可能性がある。
초록
本論文では、LLMsがサイバーセキュリティ分野に与える新たな機会について概説している。
- 脆弱性検出と管理:
- LLMベースのツールが、コード生成、修復、説明などの機能を提供し、ソフトウェアの脆弱性を低減する可能性がある。
- LLMsは、プロトコルやコードのファジングにも活用でき、新たな脆弱性の発見に役立つ。
- コンテンツ分類と施行:
- LLMsは、有害コンテンツ検知、フィッシング検知などの分類タスクを自動化または支援できる。
- LLMsは、コンテンツ監視における説明性と優先順位付けを向上させる。
- データ課題への対応:
- LLMsは、データ拡張や合成データ生成により、セキュリティタスクのための高品質データセットの構築を支援できる。
- ネットワークトラフィックモデリングなどの分野では、LLMベースの基盤モデルの活用が期待される。
- LLMリスクの軽減:
- LLMsを悪用したサイバー攻撃の脅威に対し、ガードレール、ウォーターマーキング、アドバーサリアル訓練などの対策が研究されている。
- 産業界、学界、政府機関が協力して、LLMのセキュリティリスクに取り組んでいる。
総合的に、LLMsはサイバーセキュリティ分野における新たな機会を提供し、防御者側の優位性を高める可能性がある。ただし、LLMの悪用リスクにも十分な対策が必要である。
통계
2023年にはCVEが29,000件近く公開された。
2023年にはコードベースの74%に高リスクの脆弱性が存在していた。
LLMベースのコードアシスタントは、人間の開発者よりも少ない脆弱性を導入する可能性がある。
LLMを活用したコード修復ツールは、人間の開発者よりも高速に修復を行うことができる。
LLMを活用したフィッシング検知システムは、既存のスパムフィルターよりも優れた性能を示している。
인용구
"LLMsは、ソフトウェアの脆弱性検出、修復、説明などの機能を提供し、ソフトウェアの品質を向上させる可能性がある。"
"LLMsは、有害コンテンツ検知やフィッシング検知などの分類タスクを自動化または支援できる。"
"LLMsは、データ拡張や合成データ生成により、セキュリティタスクのための高品質データセットの構築を支援できる。"