論文の概要: Act as a Honeytoken Generator! An Investigation into Honeytoken Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16118v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 18:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 18:02:25.941722
• Title: Act as a Honeytoken Generator! An Investigation into Honeytoken Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: ハネトケン発生器としての行為! 大規模言語モデルを用いたハネトケン生成の検討
• Authors: Daniel Reti, Norman Becker, Tillmann Angeli, Anasuya Chattopadhyay, Daniel Schneider, Sebastian Vollmer, Hans D. Schotten,
• Abstract要約: この研究は、詐欺ベースの防衛戦略の重要な構成要素であるハネトケンの設計におけるスケーラビリティの課題に対処する。 これらの制約を克服するために、この研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて様々なハニトケンを作成するアプローチを体系的に研究する。 ロボット.txtファイルとハニーワードの生成は、16のプロンプトビルディングブロックに基づいて、210の異なるプロンプト構造を体系的にテストするために使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.976191782353992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing prevalence of security incidents, the adoption of deception-based defense strategies has become pivotal in cyber security. This work addresses the challenge of scalability in designing honeytokens, a key component of such defense mechanisms. The manual creation of honeytokens is a tedious task. Although automated generators exists, they often lack versatility, being specialized for specific types of honeytokens, and heavily rely on suitable training datasets. To overcome these limitations, this work systematically investigates the approach of utilizing Large Language Models (LLMs) to create a variety of honeytokens. Out of the seven different honeytoken types created in this work, such as configuration files, databases, and log files, two were used to evaluate the optimal prompt. The generation of robots.txt files and honeywords was used to systematically test 210 different prompt structures, based on 16 prompt building blocks. Furthermore, all honeytokens were tested across different state-of-the-art LLMs to assess the varying performance of different models. Prompts performing optimally on one LLMs do not necessarily generalize well to another. Honeywords generated by GPT-3.5 were found to be less distinguishable from real passwords compared to previous methods of automated honeyword generation. Overall, the findings of this work demonstrate that generic LLMs are capable of creating a wide array of honeytokens using the presented prompt structures.
• Abstract（参考訳）: セキュリティインシデントの増加に伴い、偽装ベースの防衛戦略の採用はサイバーセキュリティにおいて重要な役割を担っている。 この研究は、このような防御機構の重要な構成要素であるハネトケンの設計におけるスケーラビリティの課題に対処する。 ハネトケンのマニュアル作成は面倒な作業である。 自動生成装置は存在するが、汎用性に欠けることが多く、特定の種類のハネトケンに特化しており、適切なトレーニングデータセットに大きく依存している。 これらの制約を克服するために、この研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて様々なハニトケンを作成するアプローチを体系的に研究する。 設定ファイル、データベース、ログファイルなど、この作業で作成された7種類のハネトケンタイプのうち、最適なプロンプトを評価するために2つが使用された。 ロボット.txtファイルとハニーワードの生成は、16のプロンプトビルディングブロックに基づいて、210の異なるプロンプト構造を体系的にテストするために使用された。 さらに、全てのハニトケンは、異なるモデルの様々な性能を評価するために、異なる最先端のLLMで試験された。 1つの LLM 上で最適に実行されるプロンプトは、必ずしも他の LLM に対してうまく一般化するとは限らない。 GPT-3.5で生成されたハニーワードは、従来の自動ハニーワード生成法に比べて、実際のパスワードと区別しにくいことが判明した。 全体として、本研究の成果は、ジェネリックLLMが提示されたプロンプト構造を用いて、幅広いハネトケンを生成可能であることを示している。

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