論文の概要: Analyzing and Mitigating (with LLMs) the Security Misconfigurations of Helm Charts from Artifact Hub
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09537v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 16:26:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 19:47:59.950822
- Title: Analyzing and Mitigating (with LLMs) the Security Misconfigurations of Helm Charts from Artifact Hub
- Title(参考訳): アーティファクトハブからのHelmチャートのセキュリティミス設定の分析と修正(LLMによる)
- Authors: Francesco Minna, Fabio Massacci, Katja Tuma,
- Abstract要約: Helmは(K8s)アプリケーションの定義、インストール、アップグレードを可能にするパッケージマネージャである。
Helmチャートは、K8sクラスタ内にアプリケーションをデプロイするために必要なすべての依存関係、リソース、パラメータを記述するファイルの集合である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.218417024312705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: Helm is a package manager that allows defining, installing, and upgrading applications with Kubernetes (K8s), a popular container orchestration platform. A Helm chart is a collection of files describing all dependencies, resources, and parameters required for deploying an application within a K8s cluster. Objective: The goal of this study is to mine and empirically evaluate the security of Helm charts, comparing the performance of existing tools in terms of misconfigurations reported by policies available by default, and measure to what extent LLMs could be used for removing misconfiguration. We also want to investigate whether there are false positives in both the LLM refactorings and the tool outputs. Method: We propose a pipeline to mine Helm charts from Artifact Hub, a popular centralized repository, and analyze them using state-of-the-art open-source tools, such as Checkov and KICS. First, such a pipeline will run several chart analyzers and identify the common and unique misconfigurations reported by each tool. Secondly, it will use LLMs to suggest mitigation for each misconfiguration. Finally, the chart refactoring previously generated will be analyzed again by the same tools to see whether it satisfies the tool's policies. At the same time, we will also perform a manual analysis on a subset of charts to evaluate whether there are false positive misconfigurations from the tool's reporting and in the LLM refactoring.
- Abstract(参考訳): 背景: Helmは、一般的なコンテナオーケストレーションプラットフォームであるKubernetes(K8s)によるアプリケーションの定義、インストール、アップグレードを可能にするパッケージマネージャである。
Helmチャートは、K8sクラスタ内にアプリケーションをデプロイするために必要なすべての依存関係、リソース、パラメータを記述するファイルの集合である。
目的:本研究の目的は,Helmチャートのセキュリティを実験的に評価し,既定で利用可能なポリシによって報告される設定ミスの観点から既存のツールのパフォーマンスを比較し,ミスコンフィグレーションの除去にLLMがどの程度使用されるかを測定することである。
また、LLMリファクタリングとツールアウトプットの両方に偽陽性があるかどうかについても検討したいと考えています。
方法: 一般的な集中リポジトリであるArtifact HubからHelmチャートをマイニングするパイプラインを提案し,それをCheckovやKICSといった最先端のオープンソースツールを用いて解析する。
まず、そのようなパイプラインはいくつかのチャートアナライザを実行し、各ツールから報告される共通かつユニークな設定を識別する。
次に、LLMを使用して、設定ミスの緩和を提案する。
最後に、以前生成されたチャートリファクタリングは、ツールのポリシーを満たすかどうかを確認するために、同じツールによって再度分析される。
同時に、ツールのレポートやLLMリファクタリングに偽陽性の誤設定があるかどうかを評価するために、チャートのサブセットを手動で分析する。
関連論文リスト
- SpecTool: A Benchmark for Characterizing Errors in Tool-Use LLMs [77.79172008184415]
SpecToolは、ツール使用タスクのLLM出力のエラーパターンを特定するための新しいベンチマークである。
もっとも顕著なLCMでも,これらの誤りパターンが出力に現れることを示す。
SPECTOOLの分析と洞察を使って、エラー軽減戦略をガイドすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T18:56:22Z) - Efficient and Scalable Estimation of Tool Representations in Vector Space [34.767193045989515]
ツール検索のための合成データを生成するためのフレームワークと,小型エンコーダモデルを用いた効率的なデータ駆動型ツール検索戦略を提案する。
ToolBankは、実際のユーザ利用を反映した、新しいツール検索データセットです。
これらの新しい方法により、ToolBenchデータセット上のRecall@Kで最大27.28、ToolBank上のRecall@Kで30.5の改善を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T19:39:24Z) - Tools Fail: Detecting Silent Errors in Faulty Tools [27.822981272044043]
我々は、モデルが「サイレント」ツールを検出する能力を調べるためのツールのためのフレームワークを紹介します。
制御電卓設定と具体化エージェント計画の両方で有望な結果が得られるような早期の故障復旧手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T14:52:34Z) - Are you still on track!? Catching LLM Task Drift with Activations [55.75645403965326]
タスクドリフトは攻撃者がデータを流出させたり、LLMの出力に影響を与えたりすることを可能にする。
そこで, 簡易線形分類器は, 分布外テストセット上で, ほぼ完全なLOC AUCでドリフトを検出することができることを示す。
このアプローチは、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、悪意のある指示など、目に見えないタスクドメインに対して驚くほどうまく一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-02T16:53:21Z) - Chain of Tools: Large Language Model is an Automatic Multi-tool Learner [54.992464510992605]
Automatic Tool Chain(ATC)は、大規模言語モデル(LLM)がマルチツールユーザとして機能することを可能にするフレームワークである。
次に,ツールの範囲を拡大するために,ブラックボックス探索法を提案する。
包括的な評価のために、ToolFlowという挑戦的なベンチマークを構築しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T11:40:58Z) - Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [65.18096363216574]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。
マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LDMエージェントの課題が残されている。
マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T21:53:30Z) - MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use
Tools and Which to Use [82.24774504584066]
大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。
このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。
8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T19:39:26Z) - scg-cli -- a Tool Supporting Software Comprehension via Extraction and
Analysis of Semantic Code Graph [0.0]
scg-cliは、ソフトウェアの理解を容易にするコマンドラインツールである。
JavaおよびScalaプロジェクトから、コード構造と依存関係に関するセマンティック情報を取り出す。
プロジェクトメトリクスを取得し、最も重要なコードエンティティを見つけ、プロジェクトのパーティショニングを計算するのに使うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T19:04:51Z) - CRAFT: Customizing LLMs by Creating and Retrieving from Specialized
Toolsets [75.64181719386497]
大規模言語モデル(LLM)のためのツール作成・検索フレームワークであるCRAFTを提案する。
タスク用に特別にキュレートされたツールセットを作成し、複雑なタスクを解決する能力を高めるためにこれらのセットからツールを取得するコンポーネントをLLMに装備する。
本手法はフレキシブルに設計されており,既製のLCMを細かな調整なしに未確認領域やモダリティに適応するためのプラグアンドプレイ方式を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T17:40:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。