Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need

論文の概要: Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12750v1
Date: Tue, 21 May 2024 13:02:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 13:19:55.428705
Title: Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need
Title（参考訳）: サイバーセキュリティのためのジェネレーティブAIと大規模言語モデル:必要なすべての洞察
Authors: Mohamed Amine Ferrag, Fatima Alwahedi, Ammar Battah, Bilel Cherif, Abdechakour Mechri, Norbert Tihanyi,
Abstract要約: 本稿では,ジェネレーティブAIとLarge Language Models(LLMs)によるサイバーセキュリティの将来を概観する。ハードウェア設計のセキュリティ、侵入検知、ソフトウェアエンジニアリング、設計検証、サイバー脅威インテリジェンス、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまな領域にわたるLCMアプリケーションを探索する。 GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, LLaMA などのモデルの発展に焦点を当て, LLM の進化とその現状について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06597195879147556
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper provides a comprehensive review of the future of cybersecurity through Generative AI and Large Language Models (LLMs). We explore LLM applications across various domains, including hardware design security, intrusion detection, software engineering, design verification, cyber threat intelligence, malware detection, and phishing detection. We present an overview of LLM evolution and its current state, focusing on advancements in models such as GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, and LLaMA. Our analysis extends to LLM vulnerabilities, such as prompt injection, insecure output handling, data poisoning, DDoS attacks, and adversarial instructions. We delve into mitigation strategies to protect these models, providing a comprehensive look at potential attack scenarios and prevention techniques. Furthermore, we evaluate the performance of 42 LLM models in cybersecurity knowledge and hardware security, highlighting their strengths and weaknesses. We thoroughly evaluate cybersecurity datasets for LLM training and testing, covering the lifecycle from data creation to usage and identifying gaps for future research. In addition, we review new strategies for leveraging LLMs, including techniques like Half-Quadratic Quantization (HQQ), Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Direct Preference Optimization (DPO), Quantized Low-Rank Adapters (QLoRA), and Retrieval-Augmented Generation (RAG). These insights aim to enhance real-time cybersecurity defenses and improve the sophistication of LLM applications in threat detection and response. Our paper provides a foundational understanding and strategic direction for integrating LLMs into future cybersecurity frameworks, emphasizing innovation and robust model deployment to safeguard against evolving cyber threats.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ジェネレーティブAIとLarge Language Models(LLMs)によるサイバーセキュリティの将来を概観する。ハードウェア設計のセキュリティ、侵入検知、ソフトウェアエンジニアリング、設計検証、サイバー脅威インテリジェンス、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまな領域にわたるLCMアプリケーションを探索する。 GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, LLaMA などのモデルの発展に焦点を当て, LLM の進化とその現状について概説する。我々の分析は、プロンプトインジェクション、安全でないアウトプットハンドリング、データ中毒、DDoS攻撃、敵の指示など、LCMの脆弱性にまで拡張する。これらのモデルを保護するための緩和戦略を探求し、潜在的な攻撃シナリオや予防テクニックを包括的に調査する。さらに,サイバーセキュリティ知識とハードウェアセキュリティにおける42 LLMモデルの性能評価を行い,その強みと弱点を強調した。 LLMトレーニングとテストのためのサイバーセキュリティデータセットを徹底的に評価し、データ生成から使用までのライフサイクルをカバーし、将来の研究のギャップを特定します。さらに,半量子量子化(HQQ),RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback),DPO(Direct Preference Optimization),QLoRA(Quantized Low-Rank Adapters),RAG(Retrieval-Augmented Generation)など,LLMを活用するための新たな戦略について検討した。これらの知見は、リアルタイムサイバーセキュリティの防御を強化し、脅威検出および応答におけるLLMアプリケーションの洗練を改善することを目的としている。本稿は,LLMを将来のサイバーセキュリティフレームワークに統合するための基礎的理解と戦略的方向性を提供し,進化するサイバー脅威に対する防御のために,イノベーションと堅牢なモデル展開を強調する。

関連論文リスト

Global Challenge for Safe and Secure LLMs Track 1 [57.08717321907755]
LLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)は、AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が主催する先駆的イニシアチブである。本稿では,AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が組織した先駆的イニシアチブであるLLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-21T08:20:31Z)
Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models [4.564507064383306]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成を前進させることで、人工知能を変革した。これらの進歩にもかかわらず、LSMは、特に注射と脱獄攻撃を急ぐために、かなりの脆弱性を示してきた。このレビューでは、これらの脆弱性についての研究状況を分析し、利用可能な防衛戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-20T00:00:56Z)
Mitigating Backdoor Threats to Large Language Models: Advancement and Challenges [46.032173498399885]
大規模言語モデル(LLM)は、Web検索、ヘルスケア、ソフトウェア開発など、さまざまな領域に大きな影響を与えている。これらのモデルがスケールするにつれて、サイバーセキュリティのリスク、特にバックドア攻撃に対する脆弱性が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:31:36Z)
Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models [27.271665614205034]
大規模言語モデル(LLM)は、高度なテキスト処理と生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらした。彼らの広範な展開は、重大な安全性と信頼性の懸念を引き起こした。本稿は,LLMの脆弱性と脅威に関する最近の研究をレビューし,現代防衛機構の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-05T06:31:37Z)
A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends [78.3201480023907]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、多モーダルな理解と推論タスクにまたがる顕著な能力を示す。 LVLMの脆弱性は比較的過小評価されており、日々の使用において潜在的なセキュリティリスクを生じさせる。本稿では,既存のLVLM攻撃の様々な形態について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-10T06:57:58Z)
Purple-teaming LLMs with Adversarial Defender Training [57.535241000787416]
本稿では,PAD(Adversarial Defender Training)を用いたPurple-teaming LLMを提案する。 PADは、赤チーム(アタック)技術と青チーム(セーフティトレーニング)技術を新たに取り入れることで、LSMを保護するために設計されたパイプラインである。 PADは、効果的な攻撃と堅牢な安全ガードレールの確立の両方において、既存のベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-01T23:25:30Z)
Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、高度な自然言語処理機能を提供することによって、様々なアプリケーションに革命をもたらした。本稿では,LSMを利用したアプリケーションに適した脅威モデリングとリスク分析について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:43:58Z)
A Comprehensive Overview of Large Language Models (LLMs) for Cyber Defences: Opportunities and Directions [12.044950530380563]
最近のLLM(Large Language Models)の進歩は、データ中心のアプリケーション分野で大きな成功を収めている。サイバー防衛部門におけるLSMの最近の活動の概要について概説する。トランスフォーマー, 事前学習トランスフォーマー, GPTからのLCMの進行に関する基本的な概念を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:19:07Z)
Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review [14.924782327303765]
サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。 LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:09:17Z)
Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z)
Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models [109.75753454188705]
最近の研究は、テキストのモデレーションが防御をバイパスするジェイルブレイクのプロンプトを生み出すことを示している。検出(複雑度に基づく)、入力前処理(言い換えと再帰化)、対人訓練の3種類の防衛について検討する。テキストに対する既存の離散化の弱点と比較的高いコストの最適化が組み合わさって、標準適応攻撃をより困難にしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:59:44Z)

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。