[論文レビュー] Exploring the Potential of Large Language Models for Improving Digital Forensic Investigation Efficiency

Akila Wickramasekara, Frank Breitinger+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 29, 2024

Digital and Cyber Forensics被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、巨大言語モデル（LLMs）をデジタルフォレンジクスに統合する方法を概説し、捜査の効率性・追跡可能性の向上と増加する案件量の処理を可能にする一方で、課題とリスクを強調します。

ABSTRACT

The ever-increasing workload of digital forensic labs raises concerns about law enforcement's ability to conduct both cyber-related and non-cyber-related investigations promptly. Consequently, this article explores the potential and usefulness of integrating Large Language Models (LLMs) into digital forensic investigations to address challenges such as bias, explainability, censorship, resource-intensive infrastructure, and ethical and legal considerations. A comprehensive literature review is carried out, encompassing existing digital forensic models, tools, LLMs, deep learning techniques, and the use of LLMs in investigations. The review identifies current challenges within existing digital forensic processes and explores both the obstacles and the possibilities of incorporating LLMs. In conclusion, the study states that the adoption of LLMs in digital forensics, with appropriate constraints, has the potential to improve investigation efficiency, improve traceability, and alleviate the technical and judicial barriers faced by law enforcement entities.

研究の動機と目的

• デジタルフォレンジックス（DF）プロセスの現状と課題を評価する。
• DFの各フェーズにわたってLLMsを適用する方法を評価し、効率性と追跡性の向上を図る。
• DFに関連するLLMsの能力・アーキテクチャ・トレーニング手法を特定する。
• DFタスクのための潜在的な自律エージェントとプロンプト設計技術について論じる。
• DFへのLLMsの導入に伴うリスク・制約・規制上の検討を概説する。

提案手法

• Kitchenham (2004) の標準に従う系統的文献レビュー。
• DF、LLMs、および関連技術に関する英語論文の実証研究、ケーススタディ、レビューを含める。
• LLMの能力に関連して、DFプロセスモデル・課題・DFaaS（DF as a Service）文脈を分析する。
• NLPの基礎・LLMのアーキテクチャ・特別に訓練されたLLMの調査。
• DFワークフローに関連するコーディング・視覚中心のLLM機能の評価。
• 自律エージェント・プロンプト設計・倫理的・運用上のリスクについての議論。

Figure 1. Traditional digital forensic process model (Casey, 2011 )

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のDFプロセスモデルは何か、それらが直面する主要な課題は何か。特に件数の増加、データの複雑さ、証拠の管理に関して。
• RQ2 現代のDFプロセスの各フェーズにおいて、LLMsをどのように効果的に統合して効率性と追跡性を向上させられるか。
• RQ3 DFタスクに最も関連する、コード・視覚指向モデルを含む現行のLLMsの能力は何か。
• RQ4 リスクを軽減しつつ、プロンプト設計・自律エージェントなどの効果的戦略は何か。
• RQ5 デジタルフォレンジクスでLLMsを使用する際の主要な制約と倫理的・規制上の配慮は何か。

主な発見

Model	Parameters	HumanEval	MBPP
Code LLaMA	34B	62.2	61.2
CodeGen	16.1B	29.28	35.28
CodeGen-MONO	16.1B	29.7	42.4
StarCoder	15.5B	40.8	49.5
PanGu-Coder	2.6B	27.78	23
PanGu-Coder2	15B	61.64	-
WizardCoder	15B	57.3	51.8
Code-Davinci-001 (GPT3)	175B	39.0	51.8
Code-Davinci-002 (GPT3.5)	175B	47.0	58.1
PaLM-Coder	540B	36.0	47.0
CodeT5+	16B	30.9	-
InstructCodeT5+	16B	35.0	-
GPT-4 with Reflexion	1.76T*	91.0	77.1
Santa-Coder	1.1B	18	35
AlphaCode	1.1B	17.1	-
Codex-12B	12B	28.81	-
code-cushman-001	12B	33.5	45.9
InCoder 6B	6.7B	16.4	21.3

• 適切な制約を適用した場合、LLMsはDF調査の効率性と追跡性を向上させる潜在力を持つ。
• 自律エージェントとプロンプト設計はDFワークフローを支援できるが、バイアス・幻実・プロンプトの脆弱性を慎重に管理する必要がある。
• コード・視覚タスク専用のLLMは、DFタスクに関連するベンチマークで性能が異なることを示している。
• マルチモーダル vision-LMMs および vision-language フレームワークは、DF分析におけるテキストと視覚的証拠の統合を可能にする。
• バイアス・説明性・幻実・プロンプトインジェクション・コスト・プライバシー懸念など、DF文脈で緩和すべき重要な制限とリスクが存在する。