[論文レビュー] Impacts and Risk of Generative AI Technology on Cyber Defense

Subash Neupane, Ivan Fernandez+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2023

Advanced Malware Detection Techniques被引用数 13

ひとこと要約

本論文は、攻撃的 GenAI が Cyber Kill Chain の各段階にどのように影響するかを分析し、検知、欺瞞、および敵対的学習を用いた攻撃対応型の適応的防御を提案する。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI) has emerged as a powerful technology capable of autonomously producing highly realistic content in various domains, such as text, images, audio, and videos. With its potential for positive applications in creative arts, content generation, virtual assistants, and data synthesis, GenAI has garnered significant attention and adoption. However, the increasing adoption of GenAI raises concerns about its potential misuse for crafting convincing phishing emails, generating disinformation through deepfake videos, and spreading misinformation via authentic-looking social media posts, posing a new set of challenges and risks in the realm of cybersecurity. To combat the threats posed by GenAI, we propose leveraging the Cyber Kill Chain (CKC) to understand the lifecycle of cyberattacks, as a foundational model for cyber defense. This paper aims to provide a comprehensive analysis of the risk areas introduced by the offensive use of GenAI techniques in each phase of the CKC framework. We also analyze the strategies employed by threat actors and examine their utilization throughout different phases of the CKC, highlighting the implications for cyber defense. Additionally, we propose GenAI-enabled defense strategies that are both attack-aware and adaptive. These strategies encompass various techniques such as detection, deception, and adversarial training, among others, aiming to effectively mitigate the risks posed by GenAI-induced cyber threats.

研究の動機と目的

• 攻撃的 GenAI が Cyber Kill Chain (CKC) の各段階にどのように影響するかを特定する。
• 脅威アクターがサイバー攻撃のために GenAI を活用する戦略を探る。
• GenAI による脅威をキルチェーン全体にわたって軽減するための防御戦略の分類法を提案する。
• 新たに出現する GenAI-enabled のサイバー脅威と防御を理解するための基盤を提供する。

提案手法

• Cyber Kill Chain を基礎モデルとして適用し、GenAI ベースの攻撃リスクを各 CKC 段階にマッピングする。
• 回避、適応/自動化、多形性、欺瞞、誤情報といった攻撃的 GenAI 技術とそれらの CKC へのマッピングを調査する。
• GenAI-enabled 脅威に対抗するための検知、欺瞞、敵対的訓練 などを含む防御戦略の分類法を開発する。
• 既存文献と脅威アクターの行動を統合して防御意識のある戦略を概説する。
• 新興技術を用いて課題を浮き彫りにし、改善を提案する。

Figure 1 : Adapted from the work of Goodfellow et al. [ 15 ] , a taxonomy of GenAI based on the tractability of their density distributions. The left branch represents GenAI, which utilizes explicit density estimation techniques as its foundation, whereas the right branch represents GenAI, which lev

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GenAI ベースの攻撃は Cyber Kill Chain の各段階にどのようにマッピングできるか？
• RQ2 脅威アクターは CKC の各段階でどのような攻撃的 GenAI 技術を用いるか？
• RQ3 攻撃対応型で適応的な方法で GenAI-enabled のサイバー脅威を軽減できる防御戦略は何か？
• RQ4 GenAI に焦点を当てたサイバー防衛における主要な課題と改善点は何か？

主な発見

• GenAI-enabled 攻撃は CKC のあらゆる段階に影響を与えうるため、包括的で段階対応の防御が必要となる。
• 脅威アクターは回避、適応/自動化、多形性、欺瞞、誤情報などの戦略を用いて攻撃効果を高める。
• CKC 段階全体で GenAI による脅威を検知し、抑止し、軽減するための防御戦略の分類法を提案する。
• 本研究は、新たに出現する GenAI 主導の脅威を理解し、対抗するための防御設計を導く基盤を提供する。

Figure 2 : Adapted from Lockheed Martin [ 10 ] , Cyber Kill Chain (CKC) stages illustrate the sequential progression of a cyberattack from reconnaissance to action on objectives. Each stage represents a crucial step in the threat actors’ strategies and methodologies, providing insights for defensive