[论文解读] Cyber Sentinel: Exploring Conversational Agents in Streamlining Security Tasks with GPT-4

Mehrdad Kaheh, Danial Khosh Kholgh+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2023

Topic Modeling被引用 5

一句话总结

本文介绍了 Cyber Sentinel，一个基于 GPT-4 的对话式智能体，可通过自然语言解释威胁并执行安全操作，从而简化网络安全任务。研究证明，通过提示工程驱动的语言模型链式架构，大型语言模型（LLMs）可有效支持网络安全领域可解释性人工智能（XAI）与可操作性人工智能（AAI）的实现，为人工智能增强的安全运营提供了一个概念验证。

ABSTRACT

In an era where cyberspace is both a battleground and a backbone of modern society, the urgency of safeguarding digital assets against ever-evolving threats is paramount. This paper introduces Cyber Sentinel, an innovative task-oriented cybersecurity dialogue system that is effectively capable of managing two core functions: explaining potential cyber threats within an organization to the user, and taking proactive/reactive security actions when instructed by the user. Cyber Sentinel embodies the fusion of artificial intelligence, cybersecurity domain expertise, and real-time data analysis to combat the multifaceted challenges posed by cyber adversaries. This article delves into the process of creating such a system and how it can interact with other components typically found in cybersecurity organizations. Our work is a novel approach to task-oriented dialogue systems, leveraging the power of chaining GPT-4 models combined with prompt engineering across all sub-tasks. We also highlight its pivotal role in enhancing cybersecurity communication and interaction, concluding that not only does this framework enhance the system's transparency (Explainable AI) but also streamlines the decision-making process and responding to threats (Actionable AI), therefore marking a significant advancement in the realm of cybersecurity communication.

研究动机与目标

• 通过允许非专家用户通过自然语言与安全系统交互，应对网络安全任务日益增长的复杂性。
• 通过对话式人工智能自动化威胁解释与响应操作，减轻安全分析人员的认知负担。
• 探索大型语言模型（LLMs）在支持真实安全工作流中可解释性人工智能（XAI）与可操作性人工智能（AAI）的可行性。
• 通过面向任务的对话系统，证明大型语言模型与现有网络安全工具（如 SIEM 和 CTI 数据源）的集成能力。
• 提供一个在生产级安全环境中部署基于 LLM 的智能体的证明概念框架，突出其实际优势与局限性。

提出的方法

• 设计一个面向任务的对话系统，通过串联多个 GPT-4 提示，处理威胁解释与安全操作执行。
• 集成开源情报（OSINT）数据源与网络威胁情报（CTI）数据源，为威胁上下文提供实时支持。
• 利用提示工程引导 GPT-4 解释安全日志、生成人类可读的威胁摘要，并制定可执行的命令。
• 通过生成结构化命令，使智能体能够与安全基础设施交互，实现 SIEM 配置更新与防火墙规则修改。
• 采用模块化架构，将威胁分析与操作执行分离，确保系统透明性与可审计性。
• 应用可解释性人工智能（XAI）与可操作性人工智能（AAI）原则，提升系统透明度与决策可靠性。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLMs 是否能够以人类操作员可理解的方式，理解并解释网络安全日志、事件与威胁情报数据？（可解释性人工智能）
• RQ2 LLMs 是否能够根据用户提供的自然语言指令，执行安全操作（如更新防火墙规则或 SIEM 配置）？（可操作性人工智能）
• RQ3 基于 GPT-4 的对话式智能体在模拟安全环境中，是否能有效减少威胁分析与响应所需的时间与精力？
• RQ4 在真实网络安全运营中部署 LLM 驱动的智能体时，其主要局限性与风险是什么？
• RQ5 提示工程与模型链式架构在多大程度上能够实现安全任务的可靠、可重复且安全的自动化？

主要发现

• 在结构化提示工程的引导下，GPT-4 能够准确解释复杂的网络威胁情报数据，并以自然语言形式呈现，有效支持可解释性人工智能目标。
• 系统成功基于自然语言输入生成了有效且可执行的命令，用于更新 SIEM 配置与防火墙规则，充分展示了可操作性人工智能能力。
• 该智能体减少了对人工日志分析与配置更改的需求，在模拟环境中显著简化了威胁响应工作流。
• 尽管结果令人鼓舞，但系统性能高度依赖于输入数据质量与提示设计的精确度，凸显了幻觉或误解的风险。
• 对于零日威胁或新型攻击模式，人类监督依然至关重要，因为这些情况可能超出智能体训练数据的分布范围。
• 安全、隐私与合规性仍是关键挑战，因为该智能体可能成为对抗性操纵的目标，或在交互过程中意外暴露敏感数据。