論文の概要: NYU CTF Dataset: A Scalable Open-Source Benchmark Dataset for Evaluating LLMs in Offensive Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05590v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 22:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:06:24.388359
• Title: NYU CTF Dataset: A Scalable Open-Source Benchmark Dataset for Evaluating LLMs in Offensive Security
• Title（参考訳）: NYU CTFデータセット: 攻撃的セキュリティでLLMを評価するためのスケーラブルなオープンソースベンチマークデータセット
• Authors: Minghao Shao, Sofija Jancheska, Meet Udeshi, Brendan Dolan-Gavitt, Haoran Xi, Kimberly Milner, Boyuan Chen, Max Yin, Siddharth Garg, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh Karri, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなドメインにデプロイされているが、Capture the Flag(CTF)の課題を解決する能力は、十分に評価されていない。 我々は、スケーラブルでオープンソースのベンチマークデータベースを作成することで、CTFの課題を解決する上で、LCMを評価する新しい手法を開発した。 このデータベースは、LLMテストと適応学習のためのメタデータを含み、人気のあるコンペからさまざまなCTF課題をコンパイルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.125179435861316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are being deployed across various domains today. However, their capacity to solve Capture the Flag (CTF) challenges in cybersecurity has not been thoroughly evaluated. To address this, we develop a novel method to assess LLMs in solving CTF challenges by creating a scalable, open-source benchmark database specifically designed for these applications. This database includes metadata for LLM testing and adaptive learning, compiling a diverse range of CTF challenges from popular competitions. Utilizing the advanced function calling capabilities of LLMs, we build a fully automated system with an enhanced workflow and support for external tool calls. Our benchmark dataset and automated framework allow us to evaluate the performance of five LLMs, encompassing both black-box and open-source models. This work lays the foundation for future research into improving the efficiency of LLMs in interactive cybersecurity tasks and automated task planning. By providing a specialized dataset, our project offers an ideal platform for developing, testing, and refining LLM-based approaches to vulnerability detection and resolution. Evaluating LLMs on these challenges and comparing with human performance yields insights into their potential for AI-driven cybersecurity solutions to perform real-world threat management. We make our dataset open source to public https://github.com/NYU-LLM-CTF/LLM_CTF_Database along with our playground automated framework https://github.com/NYU-LLM-CTF/llm_ctf_automation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は現在、さまざまなドメインにデプロイされています。 しかし、サイバーセキュリティにおけるCapture the Flag(CTF)の課題を解決する能力は、十分に評価されていない。 そこで我々は,これらのアプリケーションに特化して設計された,スケーラブルでオープンソースのベンチマークデータベースを作成することで,CTFの課題を解決する上で,LCMを評価する新しい手法を開発した。 このデータベースは、LLMテストと適応学習のためのメタデータを含み、人気のあるコンペからさまざまなCTF課題をコンパイルする。 LLMの高度な機能呼び出し機能を利用することで、ワークフローを強化し、外部ツールコールをサポートする完全に自動化されたシステムを構築する。 ベンチマークデータセットと自動フレームワークにより,ブラックボックスモデルとオープンソースモデルの両方を含む5つのLCMの性能を評価することができる。 この研究は、対話型サイバーセキュリティタスクと自動タスク計画におけるLCMの効率を改善するための将来の研究の基盤となる。 特殊なデータセットを提供することで、LLMベースの脆弱性検出と解決のためのアプローチを開発し、テストし、精錬するための理想的なプラットフォームを提供します。 これらの課題に対するLCMの評価と人間のパフォーマンスの比較は、現実の脅威管理を実行するためのAI駆動型サイバーセキュリティソリューションの可能性についての洞察を与える。 データセットを公開 https://github.com/NYU-LLM-CTF/LLM_CTF_Database と遊び場の自動フレームワーク https://github.com/NYU-LLM-CTF/llm_ctf_automation に公開しています。

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