통찰 - Cybersecurity - # LLM-based Automated Cyber-attacks

AUTOATTACKER: A Large Language Model Guided System for Automatic Cyber-attacks

Q: How can organizations prepare for the inevitable automation of cyber attacks with advanced language models like GPT-4?

組織は、次世代の言語モデルであるGPT-4などの高度な言語モデルによるサイバー攻撃の自動化に備えるためにいくつかの手順を踏むことが重要です。まず第一に、セキュリティ意識向上プログラムを徹底し、社内全体でサイバーセキュリティ教育を行う必要があります。従業員がフィッシング詐欺や悪意あるファイルから身を守り、不審な活動や侵入を報告する能力を向上させることが重要です。 また、最新のセキュリティ技術やソリューションを導入し、AIおよび機械学習アルゴリズムで挙動解析や異常検知システムを強化することも有効です。これにより、自動化された攻撃パターンや振る舞いに早急に対応できます。 さらに、レッドチーム演習や定期的なペネトレーションテストを通じて組織内部の脆弱性やセキュリティ穴を特定し修正することも大切です。これらの取り組みは未然防止策として役立ちます。

Q: What ethical considerations should be taken into account when developing systems like AUTOATTACKER for automated cyber attacks?

AUTOATTACKERなどの自動化されたサイバー攻撃用システム開発時にはいくつかの倫理的考慮事項が重要です。まず第一に、「二重使用」問題への配慮が必要です。この種の技術は本来防御目的で設計されていますが、それらが誤用されて攻撃目的で利用される可能性も考えられます。 また、「透明性」と「責任追跡」も重要視すべき点です。開発者はシステム内部で何が起きているか十分理解し監視しなければなりません。同時に、開発過程全体で責任追跡可能性確保する仕組みも整備すべきです。 さらに、「プライバシー保護」と「法令遵守」も欠かせません。個人情報保護法等関連法令遵守だけではなく、“攻撃”側でも相手方（被害者）個人情報・企業秘密等漏洩しないよう注意深く扱われる必要あります。

Q: How can the use of large language models in cybersecurity be balanced between defensive and offensive applications?

大規模言語モデル(Large Language Models) のサイバーセキュリ テ ィ 産 業 では 防 御 的 及 び 攻 撃 的 応 用 の バラン ス を 維持 す る 方法 を 要求します 。 防 御 的 応 用 の 場合 ， 大 規 模 言 語 モデ ル を 使用して ゼロ 日 攻 撃 (Zero-Day Attacks) を予測したり，インシデント応答(Incident Response)作業中 の 自然言語処理(Natural Language Processing)支援したりします 。 同時 , 攻 撃 的 応 用 の 場合 ， 大 規模言語モデルはフィッシング詐欺メール生成,マルウェア作成,その他多数オフェンス活動支援します 。 この場面では，エクスペットチーム(Expert Teams)及ビジブレード(Blue Teams),Red Teams間コラホレーション(Collaboration)，及外部エクスペート(Security Consultants),政府当局(Government Authorities)協力下，安全保障ポジャナース(Policies and Procedures )制定下，大規模言語モデル利活用方法決定します．

핵심 개념

Large language models can automate cyber-attacks, transforming security operations.

초록

大規模言語モデル（LLMs）は、サイバーセキュリティの攻撃を自動化し、セキュリティオペレーションを変革する可能性がある。この研究では、AUTOATTACKERというLLMによってガイドされたシステムが、サイバー攻撃を自動化する方法を提案している。このシステムは、過去の成功した攻撃行動を経験マネージャーに保存し、再利用することで複雑な攻撃タスクに対応している。実験結果では、GPT-4が高い成功率でタスクを完了し、基本的なタスクでも効率的に処理していることが示されている。

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통계

GPT-3.5 Turboは4,096トークンで使用された。
GPT-4は8,192トークンで訓練データは2021年9月まで使用された。
Llama2-7B-chatおよびLlama2-70B-chatはAPIサービスから使用された。

인용구

"An automated LLM-based, post-breach exploitation framework can help analysts quickly test and continually improve their organization’s network security posture against previously unseen attacks."
"Autoattacker contains a summarizer to summarize the previous interactions and the execution environment, a planner to establish the attack planning, and a navigator to select the optimal action."
"GPT-4 demonstrates remarkable capabilities in automatically conducting post-breach attacks requiring limited or no human involvement."

핵심 통찰 요약

AutoAttacker

by Jiacen Xu,Ja... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01038.pdf

더 깊은 질문

How can organizations prepare for the inevitable automation of cyber attacks with advanced language models like GPT-4?

組織は、次世代の言語モデルであるGPT-4などの高度な言語モデルによるサイバー攻撃の自動化に備えるためにいくつかの手順を踏むことが重要です。まず第一に、セキュリティ意識向上プログラムを徹底し、社内全体でサイバーセキュリティ教育を行う必要があります。従業員がフィッシング詐欺や悪意あるファイルから身を守り、不審な活動や侵入を報告する能力を向上させることが重要です。
また、最新のセキュリティ技術やソリューションを導入し、AIおよび機械学習アルゴリズムで挙動解析や異常検知システムを強化することも有効です。これにより、自動化された攻撃パターンや振る舞いに早急に対応できます。
さらに、レッドチーム演習や定期的なペネトレーションテストを通じて組織内部の脆弱性やセキュリティ穴を特定し修正することも大切です。これらの取り組みは未然防止策として役立ちます。

What ethical considerations should be taken into account when developing systems like AUTOATTACKER for automated cyber attacks?

AUTOATTACKERなどの自動化されたサイバー攻撃用システム開発時にはいくつかの倫理的考慮事項が重要です。まず第一に、「二重使用」問題への配慮が必要です。この種の技術は本来防御目的で設計されていますが、それらが誤用されて攻撃目的で利用される可能性も考えられます。
また、「透明性」と「責任追跡」も重要視すべき点です。開発者はシステム内部で何が起きているか十分理解し監視しなければなりません。同時に、開発過程全体で責任追跡可能性確保する仕組みも整備すべきです。
さらに、「プライバシー保護」と「法令遵守」も欠かせません。個人情報保護法等関連法令遵守だけではなく、“攻撃”側でも相手方（被害者）個人情報・企業秘密等漏洩しないよう注意深く扱われる必要あります。

How can the use of large language models in cybersecurity be balanced between defensive and offensive applications?

大規模言語モデル(Large Language Models) のサイバーセキュリ テ ィ 産 業 では 防 御 的 及 び 攻 撃 的 応 用 の バラン ス を 維持 す る 方法 を 要求します 。 防 御 的 応 用 の 場合 ， 大 規 模 言 語 モデ ル を 使用して ゼロ 日 攻 撃 (Zero-Day Attacks) を予測したり，インシデント応答(Incident Response)作業中 の 自然言語処理(Natural Language Processing)支援したりします 。 同時 , 攻 撃 的 応 用 の 場合 ， 大 規模言語モデルはフィッシング詐欺メール生成,マルウェア作成,その他多数オフェンス活動支援します 。
この場面では，エクスペットチーム(Expert Teams)及ビジブレード(Blue Teams),Red Teams間コラホレーション(Collaboration)，及外部エクスペート(Security Consultants),政府当局(Government Authorities)協力下，安全保障ポジャナース(Policies and Procedures )制定下，大規模言語モデル利活用方法決定します．