[論文レビュー] A Comprehensive Overview of Large Language Models (LLMs) for Cyber Defences: Opportunities and Directions

Mohammed Hassanin, Nour Moustafa|arXiv (Cornell University)|May 23, 2024

Topic Modeling被引用数 18

ひとこと要約

この論文は、大規模言語モデルがサイバー防御にどのように適用されているかを概説し、方法を脅威情報、脆弱性評価、ネットワークセキュリティ、プライバシー、啓発、倫理のカテゴリに分類し、課題と今後の方向性を概説しています。

ABSTRACT

The recent progression of Large Language Models (LLMs) has witnessed great success in the fields of data-centric applications. LLMs trained on massive textual datasets showed ability to encode not only context but also ability to provide powerful comprehension to downstream tasks. Interestingly, Generative Pre-trained Transformers utilised this ability to bring AI a step closer to human being replacement in at least datacentric applications. Such power can be leveraged to identify anomalies of cyber threats, enhance incident response, and automate routine security operations. We provide an overview for the recent activities of LLMs in cyber defence sections, as well as categorization for the cyber defence sections such as threat intelligence, vulnerability assessment, network security, privacy preserving, awareness and training, automation, and ethical guidelines. Fundamental concepts of the progression of LLMs from Transformers, Pre-trained Transformers, and GPT is presented. Next, the recent works of each section is surveyed with the related strengths and weaknesses. A special section about the challenges and directions of LLMs in cyber security is provided. Finally, possible future research directions for benefiting from LLMs in cyber security is discussed.

研究の動機と目的

• 主要なセキュリティ領域に跨る最近のLLMベースのサイバー防衛技術を分類・統合する。
• LLMをサイバーセキュリティ業務に適用する際の長所・短所と実務的な課題を評価する。
• 研究のギャップを特定し、将来のLLM搭載のサイバー防衛の革新に向けた方向性を提案する。

提案手法

• 脅威情報、脆弱性評価、ネットワークセキュリティ、プライバシー保護、啓発・訓練、倫理的ガイドラインにまたがるLLMベースのサイバー防衛技術の分類法を提示する。
• 各カテゴリにおける最近の研究とLLMの適用例を調査し、長所・限界・実務的考慮事項を強調する。
• セキュリティ文脈でのLLMsに関する課題・リスク・ガバナンス上の考慮事項を論じる。
• サイバーセキュリティにおけるLLMsの恩恵を得るための現実的な今後の研究方向と機会を概説する。
• トランスフォーマーからGPTモデルへのLLMの進化と、それがサイバー防衛に与える関連性を説明する。

Figure 1: The evolution of LLMs and GPT is based on deep learning, GANs, and Transformers.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 脅威情報、脆弱性評価、ネットワークセキュリティにわたるサイバー防衛で用いられる主要なLLMベースのアプローチは何か。
• RQ2 LLMsはサイバーセキュリティ業務でどのような長所と短所を示し、実際の展開における課題は何か。
• RQ3 サイバー防衛のLLMsに関する現在の研究にはどのようなギャップがあり、最も有望な将来の方向性は何か。

主な発見

• LLMsはデータ分析・自動化・シナリオ生成の向上を目的として、脅威情報、脆弱性評価、ネットワークセキュリティにますます適用されている。
• Applications can enhance accuracy and speed in knowledge extraction, anomaly detection, and automated testing, but suffer from issues like false positives and evolving threat tactics.

Figure 2: The publicly available LLMs in the most existing in recent years in a timeline. The timeline is ordered based on the publishing date. Figure from [ 18 ]