論文の概要: GenKubeSec: LLM-Based Kubernetes Misconfiguration Detection, Localization, Reasoning, and Remediation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19954v1
- Date: Thu, 30 May 2024 11:18:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:47:58.253477
- Title: GenKubeSec: LLM-Based Kubernetes Misconfiguration Detection, Localization, Reasoning, and Remediation
- Title（参考訳）: GenKubeSec: LLMベースのKubernetes設定ミス検出、ローカライゼーション、推論、修正
- Authors: Ehud Malul, Yair Meidan, Dudu Mimran, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
- Abstract要約: KCFのミスコンフィグレーション検出のためのルールベース(RB)ツールは静的なルールセットに依存しており、本質的に制限されており、新たに発見されたミスコンフィグレーションを検出できない。
我々は,多種多様なKCFの誤設定を検出するとともに,誤設定の正確な位置を特定し,それらについて詳細な推論を行う,包括的かつ適応的なLLMベースの手法であるGenKubeSecを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.312198733476063
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A key challenge associated with Kubernetes configuration files (KCFs) is that they are often highly complex and error-prone, leading to security vulnerabilities and operational setbacks. Rule-based (RB) tools for KCF misconfiguration detection rely on static rule sets, making them inherently limited and unable to detect newly-discovered misconfigurations. RB tools also suffer from misdetection, since mistakes are likely when coding the detection rules. Recent methods for detecting and remediating KCF misconfigurations are limited in terms of their scalability and detection coverage, or due to the fact that they have high expertise requirements and do not offer automated remediation along with misconfiguration detection. Novel approaches that employ LLMs in their pipeline rely on API-based, general-purpose, and mainly commercial models. Thus, they pose security challenges, have inconsistent classification performance, and can be costly. In this paper, we propose GenKubeSec, a comprehensive and adaptive, LLM-based method, which, in addition to detecting a wide variety of KCF misconfigurations, also identifies the exact location of the misconfigurations and provides detailed reasoning about them, along with suggested remediation. When empirically compared with three industry-standard RB tools, GenKubeSec achieved equivalent precision (0.990) and superior recall (0.999). When a random sample of KCFs was examined by a Kubernetes security expert, GenKubeSec's explanations as to misconfiguration localization, reasoning and remediation were 100% correct, informative and useful. To facilitate further advancements in this domain, we share the unique dataset we collected, a unified misconfiguration index we developed for label standardization, our experimentation code, and GenKubeSec itself as an open-source tool.
- Abstract（参考訳）: Kubernetes設定ファイル(KCF)に関連する重要な課題は、しばしば非常に複雑でエラーが発生し、セキュリティ上の脆弱性と運用上の問題が発生することだ。
KCFのミスコンフィグレーション検出のためのルールベース(RB)ツールは静的なルールセットに依存しており、本質的に制限されており、新たに発見されたミスコンフィグレーションを検出できない。
RBツールは、検出ルールをコーディングする際のミスの可能性があり、誤検出にも悩まされる。
KCFのミスコンフィグレーションを検知およびリメディエートする方法は,スケーラビリティや検出範囲の面で制限されているか,あるいは高度な専門的要件があり,誤コンフィグレーション検出とともに自動修復を提供していないためである。
LLMをパイプラインに採用する新しいアプローチは、APIベース、汎用、主に商用モデルに依存している。
したがって、それらはセキュリティ上の課題を提起し、一貫性のない分類性能を持ち、コストがかかる可能性がある。
本稿では,多種多様なKCFの誤設定を検出するとともに,誤設定の正確な位置を特定し,それらに関する詳細な推論と修正を提案する,包括的かつ適応的なLLMベースの手法であるGenKubeSecを提案する。
3つの業界標準のRBツールと経験的に比較すると、GenKubeSecは同等の精度(0.990)と優れたリコール(0.999)を達成した。
KCFのランダムなサンプルがKubernetesのセキュリティ専門家によって調査されたとき、GenKubeSecは、設定ミスのローカライゼーション、推論、修正が100%正確で、情報的、有用であると説明した。
この領域のさらなる進歩を促進するため、収集したユニークなデータセット、ラベル標準化のために開発した統一された設定ミスインデックス、実験コード、GenKubeSec自体をオープンソースツールとして公開しています。
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