論文の概要: SecQA: A Concise Question-Answering Dataset for Evaluating Large Language Models in Computer Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15838v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 00:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 16:20:27.215360
• Title: SecQA: A Concise Question-Answering Dataset for Evaluating Large Language Models in Computer Security
• Title（参考訳）: SecQA: コンピュータセキュリティにおける大規模言語モデル評価のための簡潔な質問回答データセット
• Authors: Zefang Liu
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータセキュリティ分野におけるLarge Language Models(LLM)の性能評価を目的とした,新しいデータセットSecQAを紹介する。 複雑さが増大する2つのバージョンを含むSecQAの構造と意図を詳述し、様々な難易度で簡潔な評価を行う。 GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Llama-2, Vicuna, Mistral, Zephyrの各モデルにおいて,0ショットと5ショットの学習設定を用いて,優れたLCMの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce SecQA, a novel dataset tailored for evaluating the performance of Large Language Models (LLMs) in the domain of computer security. Utilizing multiple-choice questions generated by GPT-4 based on the "Computer Systems Security: Planning for Success" textbook, SecQA aims to assess LLMs' understanding and application of security principles. We detail the structure and intent of SecQA, which includes two versions of increasing complexity, to provide a concise evaluation across various difficulty levels. Additionally, we present an extensive evaluation of prominent LLMs, including GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Llama-2, Vicuna, Mistral, and Zephyr models, using both 0-shot and 5-shot learning settings. Our results, encapsulated in the SecQA v1 and v2 datasets, highlight the varying capabilities and limitations of these models in the computer security context. This study not only offers insights into the current state of LLMs in understanding security-related content but also establishes SecQA as a benchmark for future advancements in this critical research area.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータセキュリティ分野における大規模言語モデル(LLM)の性能評価に適した新しいデータセットSecQAを紹介する。 gpt-4は"computer systems security: planning for success"という教科書に基づいて、セキュリティ原則のllmsの理解と適用を評価することを目標としている。 複雑さが増大する2つのバージョンを含むSecQAの構造と意図を詳述し、様々な難易度で簡潔な評価を行う。 また,GPT-3.5-Turbo,GPT-4,Llama-2,Vicuna,Mistral,Zephyrの各モデルにおいて,0ショットと5ショットの学習設定を用いて,優れたLCMの評価を行った。 我々の結果はSecQA v1とv2データセットにカプセル化され、コンピュータセキュリティコンテキストにおけるこれらのモデルのさまざまな機能と制限を強調します。 この研究は、セキュリティ関連コンテンツの理解におけるllmの現状に関する洞察を提供するだけでなく、この重要な研究領域における今後の進歩のベンチマークとしてsecqaを確立する。

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