論文の概要: LLM Honeypot: Leveraging Large Language Models as Advanced Interactive Honeypot Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08234v2
• Date: Sun, 15 Sep 2024 14:41:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 12:21:17.115128
• Title: LLM Honeypot: Leveraging Large Language Models as Advanced Interactive Honeypot Systems
• Title（参考訳）: LLM Honeypot: 対話型Honeypotシステムとしての大規模言語モデルを活用する
• Authors: Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz,
• Abstract要約: ハニーポット(Honeypot)は、攻撃者を誘惑し、相互作用させるように設計されたデコイシステムである。 我々は,大規模言語モデルを用いて,現実的でインタラクティブなハニーポットシステムを構築するための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of cyber threats necessitates innovative solutions for detecting and analyzing malicious activity. Honeypots, which are decoy systems designed to lure and interact with attackers, have emerged as a critical component in cybersecurity. In this paper, we present a novel approach to creating realistic and interactive honeypot systems using Large Language Models (LLMs). By fine-tuning a pre-trained open-source language model on a diverse dataset of attacker-generated commands and responses, we developed a honeypot capable of sophisticated engagement with attackers. Our methodology involved several key steps: data collection and processing, prompt engineering, model selection, and supervised fine-tuning to optimize the model's performance. Evaluation through similarity metrics and live deployment demonstrated that our approach effectively generates accurate and informative responses. The results highlight the potential of LLMs to revolutionize honeypot technology, providing cybersecurity professionals with a powerful tool to detect and analyze malicious activity, thereby enhancing overall security infrastructure.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威の急速な進化は、悪意ある活動を検出し分析するための革新的な解決策を必要とする。 ハニーポットは、攻撃者を誘惑し、相互作用するように設計されたデコイシステムであり、サイバーセキュリティにおいて重要な要素として浮上している。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた,現実的でインタラクティブなハニーポットシステム構築のための新しいアプローチを提案する。 攻撃者が生成したコマンドとレスポンスの多様なデータセットに基づいて事前学習されたオープンソース言語モデルを微調整することにより、攻撃者との高度なエンゲージメントが可能なハニーポットを開発した。 提案手法には,データ収集と処理,プロンプトエンジニアリング,モデル選択,モデルの性能最適化のための教師付き微調整など,いくつかの重要なステップが含まれていた。 類似度測定と実運用による評価により,本手法が正確かつ情報的応答を効果的に生成できることが実証された。 この結果は、LLMがハニーポット技術に革命をもたらす可能性を浮き彫りにし、サイバーセキュリティの専門家に悪意ある活動を検出し分析する強力なツールを提供し、それによって全体的なセキュリティインフラが強化される。

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