[論文レビュー] Chatbots to ChatGPT in a Cybersecurity Space: Evolution, Vulnerabilities, Attacks, Challenges, and Future Recommendations

Attia Qammar, Hongmei Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|May 29, 2023

Advanced Malware Detection Techniques被引用数 20

ひとこと要約

本論文は、チャットボットがChatGPTへと進化する過程を概観し、チャットボット（ChatGPTを含む）のサイバーセキュリティ上の脆弱性と攻撃を分析し、防御策と今後の方向性について論じる。

ABSTRACT

Chatbots shifted from rule-based to artificial intelligence techniques and gained traction in medicine, shopping, customer services, food delivery, education, and research. OpenAI developed ChatGPT blizzard on the Internet as it crossed one million users within five days of its launch. However, with the enhanced popularity, chatbots experienced cybersecurity threats and vulnerabilities. This paper discussed the relevant literature, reports, and explanatory incident attacks generated against chatbots. Our initial point is to explore the timeline of chatbots from ELIZA (an early natural language processing computer program) to GPT-4 and provide the working mechanism of ChatGPT. Subsequently, we explored the cybersecurity attacks and vulnerabilities in chatbots. Besides, we investigated the ChatGPT, specifically in the context of creating the malware code, phishing emails, undetectable zero-day attacks, and generation of macros and LOLBINs. Furthermore, the history of cyberattacks and vulnerabilities exploited by cybercriminals are discussed, particularly considering the risk and vulnerabilities in ChatGPT. Addressing these threats and vulnerabilities requires specific strategies and measures to reduce the harmful consequences. Therefore, the future directions to address the challenges were presented.

研究の動機と目的

• ELIZAからGPT-4までのチャットボットの歴史的発展を追跡し、ChatGPTの作動機序を解明する。
• チャットボットの各モジュール（クライアント、ネットワーク、応答生成、データベース）におけるサイバーセキュリティ上の脅威と脆弱性を特定する。
• マルウェアコード生成、フィッシング、ゼロデイ攻撃、LOLBINsなどの攻撃的サイバー活動の事例としてChatGPTを検討する。
• チャットボットに対するサイバー攻撃の歴史を要約し、緩和の課題と将来の方向性を論じる。

提案手法

• チャットボットのサイバーセキュリティに関連する既存文献、インシデント報告、事例をレビュー・統合する。
• SFT、報酬モデリング、およびPPOを含むChatGPTおよびGPTシリーズの作動機序を説明する。
• チャットボットのモジュール別に攻撃と脆弱性を分類し、提案された対策を提供する。
• 悪意のあるコード生成、フィッシングメール、LOLBINsの生成にChatGPTが使われた事例研究を提示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ELIZAからGPT-4へのチャットボットの進化軌跡は何か、そしてこの系統の中でChatGPTはどう機能するのか？
• RQ2 チャットボットのアーキテクチャに影響を与えるサイバーセキュリティ上の脅威と脆弱性は何か、攻撃者は特にどのようにChatGPTを悪用してきたか？
• RQ3 ChatGPTの攻撃的利用を含むチャットボット関連のサイバー脅威を緩和する防御戦略と将来の方向性は何か？
• RQ4 過去のチャットボットに対するサイバー攻撃は、現在のリスク評価と緩和策にどう影響しているか？

主な発見

• チャットボットはルールベースからAI駆動のモデル（生成型および検索型）へと発展し、GPT-3/4アーキテクチャをベースとするChatGPTへと至った。
• チャットボットのサイバー脅威はクライアント、ネットワーク、応答生成、データベースモジュールに分布し、複数の攻撃ベクターと対策が要約されている。
• 一定の制約下で、ChatGPTはマルウェアコード、フィッシングメール、検出されにくいゼロデイ手法、LOLBINsを生成するために使用でき、二重用途リスクを浮き彫りにしている。
• 歴史的なチャットボットの攻撃と脆弱性は、継続する課題と標的を絞った対策およびガバナンスの必要性を明らかにしている。
• 将来の方向性は、害のある結果を減らしつつ有益なチャットボット機能を維持するための戦略、ツールと政策的対策を強調している。