論文の概要: Large Language Models are Few-shot Generators: Proposing Hybrid Prompt Algorithm To Generate Webshell Escape Samples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07408v2
- Date: Wed, 5 Jun 2024 02:23:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 01:21:50.753092
- Title: Large Language Models are Few-shot Generators: Proposing Hybrid Prompt Algorithm To Generate Webshell Escape Samples
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル:Webshellのエスケープサンプルを生成するハイブリッドプロンプトアルゴリズムの提案
- Authors: Mingrui Ma, Lansheng Han, Chunjie Zhou,
- Abstract要約: 大規模言語モデルの助けを借りてウェブシェルエスケープサンプル生成のためのHybrid Promptアルゴリズムを提案する。
ウェブシェルサンプル生成用に特別に開発されたプロンプトアルゴリズムとして、Hybrid Promptアルゴリズムは、Chain of Thought、Tree of Thoughtなど様々なプロンプトなアイデアを組み合わせただけでなく、ウェブシェル階層モジュールのような様々なコンポーネントも組み込んでいる。
実験結果から,Hybrid Promptアルゴリズムはコード推論能力に優れ,高品質なウェブシェルサンプルを生成することができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6223257916285212
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The frequent occurrence of cyber-attacks has made webshell attacks and defense gradually become a research hotspot in the field of network security. However, the lack of publicly available benchmark datasets and the over-reliance on manually defined rules for webshell escape sample generation have slowed down the progress of research related to webshell escape sample generation and artificial intelligence (AI)-based webshell detection. To address the drawbacks of weak webshell sample escape capabilities, the lack of webshell datasets with complex malicious features, and to promote the development of webshell detection, we propose the Hybrid Prompt algorithm for webshell escape sample generation with the help of large language models. As a prompt algorithm specifically developed for webshell sample generation, the Hybrid Prompt algorithm not only combines various prompt ideas including Chain of Thought, Tree of Thought, but also incorporates various components such as webshell hierarchical module and few-shot example to facilitate the LLM in learning and reasoning webshell escape strategies. Experimental results show that the Hybrid Prompt algorithm can work with multiple LLMs with excellent code reasoning ability to generate high-quality webshell samples with high Escape Rate (88.61% with GPT-4 model on VirusTotal detection engine) and (Survival Rate 54.98% with GPT-4 model).
- Abstract（参考訳）: サイバー攻撃の頻発により、ウェブシェル攻撃と防衛は次第にネットワークセキュリティの分野で研究ホットスポットとなっている。
しかし、公開されているベンチマークデータセットの欠如と、webshellエスケープサンプル生成のための手動で定義されたルールへの過度な依存は、webshellエスケープサンプル生成と人工知能(AI)ベースのWebshell検出に関する研究の進捗を遅らせている。
弱いウェブシェルサンプルエスケープ機能の欠点や複雑な悪意のある特徴を持つウェブシェルデータセットの欠如に対処し、ウェブシェル検出の開発を促進するために、大規模言語モデルの助けを借りてウェブシェルサンプル生成のためのハイブリッド・プロンプトアルゴリズムを提案する。
ウェブシェルサンプル生成用に特別に開発されたプロンプトアルゴリズムとして、Hybrid Promptアルゴリズムは、思考のチェーン、思考のツリーなど様々な素早いアイデアを結合するだけでなく、ウェブシェル階層モジュールや少数ショット例などの様々なコンポーネントを組み込んで、ウェブシェルエスケープ戦略の学習と推論を容易にする。
実験の結果、Hybrid Promptアルゴリズムは、高いエスケープレート(GPT-4モデルでは88.61%)と(GPT-4モデルでは54.98%)で高品質なウェブシェルサンプルを生成する優れたコード推論能力を持つ複数のLLMで動作可能であることが示された。
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