論文の概要: Exploring LLMs for Malware Detection: Review, Framework Design, and Countermeasure Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07587v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 19:33:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 18:31:44.626462
- Title: Exploring LLMs for Malware Detection: Review, Framework Design, and Countermeasure Approaches
- Title（参考訳）: マルウェア検出のためのLCMの探索: レビュー, フレームワーク設計, 対策アプローチ
- Authors: Jamal Al-Karaki, Muhammad Al-Zafar Khan, Marwan Omar,
- Abstract要約: マルウェアの作成と拡散にLarge Language Modelsの利用が増加していることは、サイバーセキュリティの重大な課題となっている。
本稿では,LSMと各種ソースからのマルウェア検出におけるその役割について概説する。
マルウェアハニーポット、テキストベースの脅威の識別、悪意のある意図を検出するためのコード解析、マルウェアの傾向分析、非標準的な偽装マルウェアの検出。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rising use of Large Language Models (LLMs) to create and disseminate malware poses a significant cybersecurity challenge due to their ability to generate and distribute attacks with ease. A single prompt can initiate a wide array of malicious activities. This paper addresses this critical issue through a multifaceted approach. First, we provide a comprehensive overview of LLMs and their role in malware detection from diverse sources. We examine five specific applications of LLMs: Malware honeypots, identification of text-based threats, code analysis for detecting malicious intent, trend analysis of malware, and detection of non-standard disguised malware. Our review includes a detailed analysis of the existing literature and establishes guiding principles for the secure use of LLMs. We also introduce a classification scheme to categorize the relevant literature. Second, we propose performance metrics to assess the effectiveness of LLMs in these contexts. Third, we present a risk mitigation framework designed to prevent malware by leveraging LLMs. Finally, we evaluate the performance of our proposed risk mitigation strategies against various factors and demonstrate their effectiveness in countering LLM-enabled malware. The paper concludes by suggesting future advancements and areas requiring deeper exploration in this fascinating field of artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: マルウェアの生成と拡散にLLM(Large Language Models)の利用が増加していることは、攻撃を簡単に生成および配布する能力のため、サイバーセキュリティ上の大きな課題となっている。
単一のプロンプトは、様々な悪意のあるアクティビティを開始することができる。
本稿では,多面的アプローチによってこの問題に対処する。
まず,多様なソースからのマルウェア検出におけるLSMとその役割について概説する。
マルウェアハニーポット、テキストベースの脅威の識別、悪意のある意図を検出するためのコード解析、マルウェアの傾向分析、非標準的な偽装マルウェアの検出。
本稿では,既存の文献を詳細に分析し,LLMの安全利用の指針を定めている。
また、関連する文献を分類する分類方式も導入する。
第2に,これらの文脈におけるLLMの有効性を評価するための性能指標を提案する。
第3に,LSMを利用したマルウェア防止のためのリスク軽減フレームワークを提案する。
最後に,LLM 対応マルウェアに対するリスク軽減対策の評価を行い,その効果を実証した。
この論文は、この魅力的な人工知能分野において、今後の進歩とより深い探索を必要とする領域を提案することで締めくくっている。
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