Fugu-MT 論文翻訳(概要): PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation

論文の概要: PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17788v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 05:42:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 15:08:06.888512
Title: PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation
Title（参考訳）: PenHeal: 自動テストと最適修復のための2段階のLLMフレームワーク
Authors: Junjie Huang, Quanyan Zhu,
Abstract要約: PenHealは2段階のLSMベースのフレームワークで、自律的に脆弱性を特定してセキュリティを確保する。本稿では,LLMベースの2段階フレームワークであるPenHealについて紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.432274815853116
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have shown significant potential in enhancing cybersecurity defenses against sophisticated threats. LLM-based penetration testing is an essential step in automating system security evaluations by identifying vulnerabilities. Remediation, the subsequent crucial step, addresses these discovered vulnerabilities. Since details about vulnerabilities, exploitation methods, and software versions offer crucial insights into system weaknesses, integrating penetration testing with vulnerability remediation into a cohesive system has become both intuitive and necessary. This paper introduces PenHeal, a two-stage LLM-based framework designed to autonomously identify and mitigate security vulnerabilities. The framework integrates two LLM-enabled components: the Pentest Module, which detects multiple vulnerabilities within a system, and the Remediation Module, which recommends optimal remediation strategies. The integration is facilitated through Counterfactual Prompting and an Instructor module that guides the LLMs using external knowledge to explore multiple potential attack paths effectively. Our experimental results demonstrate that PenHeal not only automates the identification and remediation of vulnerabilities but also significantly improves vulnerability coverage by 31%, increases the effectiveness of remediation strategies by 32%, and reduces the associated costs by 46% compared to baseline models. These outcomes highlight the transformative potential of LLMs in reshaping cybersecurity practices, offering an innovative solution to defend against cyber threats.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、高度な脅威に対するサイバーセキュリティの防御を強化する大きな可能性を示している。 LLMベースの浸透テストは、脆弱性を特定してシステムセキュリティ評価を自動化するための重要なステップである。その後の重要なステップである修復は、これらの脆弱性に対処する。脆弱性、エクスプロイトメソッド、ソフトウェアバージョンの詳細がシステムの弱点に関する重要な洞察を提供するので、脆弱性の修復と侵入テストを統合することは直感的かつ必要である。本稿では,セキュリティ脆弱性を自律的に識別・緩和する2段階LLMベースのフレームワークであるPenHealを紹介する。このフレームワークは、システム内の複数の脆弱性を検出するPentest Moduleと、最適な修復戦略を推奨するRemediation Moduleの2つのLCM対応コンポーネントを統合している。統合は、Counterfactual Promptingと、複数の潜在的な攻撃経路を効果的に探索するために外部知識を使用してLLMをガイドするインストラクタモジュールによって促進される。実験の結果、PenHealは脆弱性の特定と修復を自動化するだけでなく、脆弱性カバレッジを31%向上させ、修復戦略の有効性を32%向上させ、ベースラインモデルと比較してコストを46%削減することがわかった。これらの結果は、サイバーセキュリティのプラクティスを変革する上でのLLMの変革の可能性を強調し、サイバー脅威から守る革新的なソリューションを提供する。

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