사이버 위협 인텔리전스에서 대규모 언어 모델 평가를 위한 벤치마크: CTIBench

Conceitos essenciais

CTIBench는 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 작업에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하기 위해 특별히 고안된 최초의 벤치마크로, LLM의 이해력, 추론 능력, 문제 해결 능력을 측정하는 다양한 데이터 세트와 작업을 제공합니다.

Resumo

CTIBench: 사이버 위협 인텔리전스에서 LLM을 평가하기 위한 벤치마크

본 연구 논문에서는 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 CTIBench를 제안합니다. 기존의 벤치마크가 일반적인 언어 이해 또는 특정 사이버 보안 작업에 중점을 두는 한계를 지적하고, CTIBench를 통해 LLM의 이해력, 추론 능력, 문제 해결 능력을 CTI 분야에 특화하여 평가하고자 합니다.

CTIBench는 LLM의 CTI 능력을 평가하기 위해 다음과 같은 다섯 가지 작업과 데이터 세트를 제공합니다.
1. CTI-MCQ (Cyber Threat Intelligence Multiple Choice Questions)

NIST, MITRE ATT&CK, CWE, GDPR 등 권위 있는 CTI 출처에서 수집한 2,500개의 객관식 문제로 구성됩니다.
LLM의 CTI 개념 이해도를 평가합니다.
2. CTI-RCM (Cyber Threat Intelligence Root Cause Mapping)

미국 국립 취약성 데이터베이스(NVD)에서 수집한 1,000개의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures) 설명과 CWE(Common Weakness Enumeration) 매핑 데이터를 사용합니다.
CVE 설명을 분석하여 CWE 카테고리에 매핑하는 LLM의 능력을 평가합니다.
3. CTI-VSP (Cyber Threat Intelligence Vulnerability Severity Prediction)

CTI-RCM과 동일한 데이터 출처를 사용합니다.
CVE 설명을 기반으로 CVSS(Common Vulnerability Scoring System) v3 벡터 문자열을 예측하는 LLM의 능력을 평가합니다.
4. CTI-ATE (Cyber Threat Intelligence Attack Technique Extraction)

MITRE ATT&CK 프레임워크에서 수집한 60개의 악성코드 설명과 이에 해당하는 ATT&CK 기술 ID 데이터를 사용합니다.
위협 행위에 대한 설명에서 특정 공격 패턴을 식별하고 이를 해당 MITRE ATT&CK 기술 ID에 매핑하는 LLM의 능력을 평가합니다.
5. CTI-TAA (Cyber Threat Intelligence Threat Actor Attribution)

50개의 위협 보고서에서 위협 행위자 및 관련 악성코드 캠페인 이름을 제거하고, LLM이 이를 추론하도록 합니다.
공개적으로 이용 가능한 위협 보고서를 분석하고 특정 위협 행위자 또는 악성코드 제품군에 귀속시키는 LLM의 능력을 평가합니다.

Principais Insights Extraídos De

CTIBench: A Benchmark for Evaluating LLMs in Cyber Threat Intelligence

by Md Tanvirul ... às arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.07599.pdf

Perguntas Mais Profundas

CTIBench에서 제안된 작업 외에 LLM을 사용하여 자동화할 수 있는 다른 CTI 작업은 무엇일까요?

CTIBench는 LLM의 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 분야에서의 가능성을 보여주는 훌륭한 시작점이며, 제안된 작업 외에도 자동화를 통해 CTI 분석가의 업무 효율성을 향상시킬 수 있는 다양한 작업들이 존재합니다.

위협 정보 요약 및 번역: LLM은 방대한 양의 위협 정보 보고서, 블로그 게시물, 연구 논문 등을 요약하고 다양한 언어로 번역할 수 있습니다. 이를 통해 분석가들은 최신 위협 정보를 빠르게 파악하고 언어 장벽 없이 글로벌 협력을 강화할 수 있습니다.
침해 지표(IOC) 추출 및 분석: LLM은 텍스트 데이터에서 IP 주소, 도메인 이름, 해시 값, 악성 코드 패밀리 이름과 같은 침해 지표(IOC)를 자동으로 추출하고 분석하여 위협을 식별하고 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
위협 모델링 및 시뮬레이션: LLM은 공격자의 전술, 기술, 절차(TTP)에 대한 정보를 기반으로 위협 모델을 생성하고 시뮬레이션하여 조직의 보안 취약점을 파악하고 방어 전략을 개선하는 데 활용될 수 있습니다.
보안 사고 대응 자동화: LLM은 보안 사고 발생 시, 사고 보고서 분석, 침해 범위 파악, 대응 조치 제안 등을 자동화하여 신속하고 효율적인 대응을 지원할 수 있습니다.
취약점 예측 및 패치 우선 순위 결정: LLM은 과거 취약점 데이터, 소프트웨어 코드, 보안 권고 등을 분석하여 새로운 취약점 발생 가능성을 예측하고 패치 우선 순위를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

LLM의 편향과 오류 가능성을 고려할 때, CTI 분석에서 LLM의 결과를 검증하고 인간 분석가의 역할을 어떻게 조정해야 할까요?

LLM은 강력한 도구이지만, 편향과 오류 가능성을 항상 염두에 두어야 합니다. CTI 분석에서 LLM의 결과를 검증하고 인간 분석가의 역할을 효과적으로 조정하기 위해 다음과 같은 방법을 고려해야 합니다.

결과 검증 및 교차 확인: LLM이 생성한 결과는 신뢰할 수 있는 위협 정보 출처, 전문가의 의견, 다른 분석 도구의 결과 등과 교차 확인하여 정확성을 검증해야 합니다.
인간 분석가의 전문 지식 활용: LLM은 방대한 데이터 분석 및 초기 정보 필터링에 활용하고, 최종 판단 및 의사 결정은 인간 분석가의 전문 지식과 경험을 바탕으로 이루어져야 합니다.
지속적인 학습 및 모델 개선: LLM의 성능 향상을 위해 최신 위협 정보, 피드백, 전문가의 지식을 활용하여 지속적으로 학습시키고 모델을 개선해야 합니다.
투명성 및 설명 가능성 확보: LLM이 특정 결론에 도달한 이유를 이해하고 설명할 수 있도록 모델의 투명성과 설명 가능성을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 통해 분석가는 LLM의 결과를 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있습니다.

LLM 기술의 발전이 사이버 보안 분야의 인력 수요와 기술 요구 사항에 미치는 영향은 무엇일까요?

LLM 기술의 발전은 사이버 보안 분야의 인력 수요와 기술 요구 사항에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

단순 반복 작업의 자동화: LLM은 로그 분석, 침해 탐지, 취약점 스캐닝과 같은 단순 반복적인 작업을 자동화하여 보안 분석가의 부담을 줄여줄 것입니다.
고급 분석 기술에 대한 수요 증가: LLM을 효과적으로 활용하고 결과를 검증하기 위해서는 보안 분석가의 고급 분석 기술, 위협 모델링, 데이터 과학, LLM 동작 원리에 대한 이해 등이 더욱 중요해질 것입니다.
새로운 보안 직군의 등장: LLM 개발, 운영, 보안, LLM 기반 보안 솔루션 개발 등 새로운 직군의 등장이 예상됩니다.
끊임없는 학습 및 기술 개발의 필요성 증대: LLM 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 보안 전문가는 최신 기술을 따라잡기 위해 끊임없이 학습하고 새로운 기술을 습득해야 할 것입니다.
결론적으로 LLM 기술의 발전은 사이버 보안 분야의 인력 수요와 기술 요구 사항을 변화시킬 것입니다. 단순 반복 작업은 자동화되지만, 고급 분석 기술과 LLM 관련 전문 지식을 갖춘 인력에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.