論文の概要: PILLAR: an AI-Powered Privacy Threat Modeling Tool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08755v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 12:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:15:28.783143
• Title: PILLAR: an AI-Powered Privacy Threat Modeling Tool
• Title（参考訳）: PILLAR:AIによるプライバシ脅威モデリングツール
• Authors: Majid Mollaeefar, Andrea Bissoli, Silvio Ranise,
• Abstract要約: PILLARは、Large Language ModelsとLINDDUNフレームワークを統合して、プライバシ脅威モデリングの合理化と強化を行う新しいツールである。 PILLARは、DFDの生成、脅威の分類、リスクの優先順位付けなど、LINDDUNプロセスの重要な部分を自動化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2366638308792735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has unlocked new possibilities for applying artificial intelligence across a wide range of fields, including privacy engineering. As modern applications increasingly handle sensitive user data, safeguarding privacy has become more critical than ever. To protect privacy effectively, potential threats need to be identified and addressed early in the system development process. Frameworks like LINDDUN offer structured approaches for uncovering these risks, but despite their value, they often demand substantial manual effort, expert input, and detailed system knowledge. This makes the process time-consuming and prone to errors. Current privacy threat modeling methods, such as LINDDUN, typically rely on creating and analyzing complex data flow diagrams (DFDs) and system descriptions to pinpoint potential privacy issues. While these approaches are thorough, they can be cumbersome, relying heavily on the precision of the data provided by users. Moreover, they often generate a long list of threats without clear guidance on how to prioritize them, leaving developers unsure of where to focus their efforts. In response to these challenges, we introduce PILLAR (Privacy risk Identification with LINDDUN and LLM Analysis Report), a new tool that integrates LLMs with the LINDDUN framework to streamline and enhance privacy threat modeling. PILLAR automates key parts of the LINDDUN process, such as generating DFDs, classifying threats, and prioritizing risks. By leveraging the capabilities of LLMs, PILLAR can take natural language descriptions of systems and transform them into comprehensive threat models with minimal input from users, reducing the workload on developers and privacy experts while improving the efficiency and accuracy of the process.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進化により、プライバシエンジニアリングを含む幅広い分野に人工知能を適用する新たな可能性が解放された。 現代のアプリケーションは、機密性の高いユーザーデータを扱いやすくなっているため、プライバシーを守ることがこれまで以上に重要になっている。 プライバシーを効果的に保護するには、システム開発プロセスの初期に潜在的な脅威を特定し、対処する必要がある。 LINDDUNのようなフレームワークは、これらのリスクを明らかにするための構造化されたアプローチを提供するが、その価値にもかかわらず、かなりの手作業、専門家の入力、詳細なシステム知識を必要とすることが多い。 これにより、プロセスに時間がかかり、エラーが発生しやすい。 LINDDUNのような現在のプライバシー脅威モデリング手法は、一般的に複雑なデータフロー図(DFD)の作成と分析と、潜在的なプライバシー問題を特定するためのシステム記述に依存している。 これらのアプローチは徹底しているが、ユーザが提供するデータの正確さに大きく依存しているため、面倒である可能性がある。 さらに、彼らはしばしば、どのように優先順位を付けるかを明確に示さずに、多くの脅威を発生させます。 これらの課題に対応するために, LLMとLINDDUNフレームワークを統合する新たなツールであるPILLAR(Privacy Risk Identification with LINDDUN and LLM Analysis Report)を導入する。 PILLARは、DFDの生成、脅威の分類、リスクの優先順位付けなど、LINDDUNプロセスの重要な部分を自動化する。 LLMの機能を活用することで、PILLARはシステムの自然言語記述をユーザからの最小限の入力で包括的脅威モデルに変換し、開発者の作業負荷を低減し、プロセスの効率性と正確性を向上させることができる。

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