Fugu-MT 論文翻訳(概要): HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion

論文の概要: HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13530v1
Date: Thu, 21 Dec 2023 02:14:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-22 16:01:49.014202
Title: HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion
Title（参考訳）: HW-V2W-Map:GPT支援緩和提案によるルート原因解析のための弱みマッピングフレームワークのハードウェア脆弱性
Authors: Yu-Zheng Lin, Muntasir Mamun, Muhtasim Alam Chowdhury, Shuyu Cai, Mingyu Zhu, Banafsheh Saber Latibari, Kevin Immanuel Gubbi, Najmeh Nazari Bavarsad, Arjun Caputo, Avesta Sasan, Houman Homayoun, Setareh Rafatirad, Pratik Satam, Soheil Salehi
Abstract要約: HW-V2W-Map Frameworkは、ハードウェア脆弱性とIoT(Internet of Things)セキュリティに焦点を当てた機械学習(ML)フレームワークである。私たちが提案したアーキテクチャには,オントロジーを更新するプロセスを自動化する,オントロジー駆動のストーリテリングフレームワークが組み込まれています。提案手法は,GPT (Generative Pre-trained Transformer) Large Language Models (LLMs) を用いて緩和提案を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.847218857469107
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The escalating complexity of modern computing frameworks has resulted in a surge in the cybersecurity vulnerabilities reported to the National Vulnerability Database (NVD) by practitioners. Despite the fact that the stature of NVD is one of the most significant databases for the latest insights into vulnerabilities, extracting meaningful trends from such a large amount of unstructured data is still challenging without the application of suitable technological methodologies. Previous efforts have mostly concentrated on software vulnerabilities; however, a holistic strategy incorporates approaches for mitigating vulnerabilities, score prediction, and a knowledge-generating system that may extract relevant insights from the Common Weakness Enumeration (CWE) and Common Vulnerability Exchange (CVE) databases is notably absent. As the number of hardware attacks on Internet of Things (IoT) devices continues to rapidly increase, we present the Hardware Vulnerability to Weakness Mapping (HW-V2W-Map) Framework, which is a Machine Learning (ML) framework focusing on hardware vulnerabilities and IoT security. The architecture that we have proposed incorporates an Ontology-driven Storytelling framework, which automates the process of updating the ontology in order to recognize patterns and evolution of vulnerabilities over time and provides approaches for mitigating the vulnerabilities. The repercussions of vulnerabilities can be mitigated as a result of this, and conversely, future exposures can be predicted and prevented. Furthermore, our proposed framework utilized Generative Pre-trained Transformer (GPT) Large Language Models (LLMs) to provide mitigation suggestions.
Abstract（参考訳）: 現代のコンピューティングフレームワークのエスカレートする複雑さは、実践者によってNational Vulnerability Database (NVD)に報告されたサイバーセキュリティの脆弱性の急増につながった。 NVDの安定性が脆弱性に関する最新の知見の最も重要なデータベースであるにもかかわらず、そのような大量の非構造化データから有意義な傾向を抽出することは、適切な技術方法論を適用することなく依然として困難である。これまでの取り組みは主にソフトウェア脆弱性に集中してきたが、全体的な戦略には脆弱性の緩和、スコア予測、CWE(Common Weakness Enumeration)とCVE(Common Vulnerability Exchange)データベースから関連する洞察を抽出する知識生成システムが含まれる。モノのインターネット(IoT)デバイスに対するハードウェア攻撃の数が急速に増加する中、ハードウェア脆弱性とIoTセキュリティに焦点を当てた機械学習(ML)フレームワークであるHW-V2W-Map(Hardware Vulnerability to Weakness Mapping)フレームワークが紹介される。このフレームワークは、オントロジーを更新するプロセスを自動化するもので、時間をかけて脆弱性のパターンと進化を認識し、脆弱性を緩和するためのアプローチを提供します。この結果、脆弱性の再発を軽減でき、逆に将来の暴露を予測して防止することができる。さらに,提案手法では,GPT (Generative Pre-trained Transformer) Large Language Models (LLMs) を用いて緩和提案を行った。

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