論文の概要: When LLMs Go Online: The Emerging Threat of Web-Enabled LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14569v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:16:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:56.266140
• Title: When LLMs Go Online: The Emerging Threat of Web-Enabled LLMs
• Title（参考訳）: LLMsがオンラインになった時 - Webで実現可能なLLMの新たな脅威
• Authors: Hanna Kim, Minkyoo Song, Seung Ho Na, Seungwon Shin, Kimin Lee,
• Abstract要約: 個人データを含むサイバー攻撃における大規模言語モデル(LLM)の誤用に関連するリスクについて検討する。 具体的には,サイバーアタックの実施を指示されたLLMエージェントがいかに強力かを理解することを目的としている。 本稿では,PII(Personally Identible Information)の収集,偽造投稿の生成,スピアフィッシングメールの作成の3つの攻撃シナリオについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.2943792874156
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have established them as agentic systems capable of planning and interacting with various tools. These LLM agents are often paired with web-based tools, enabling access to diverse sources and real-time information. Although these advancements offer significant benefits across various applications, they also increase the risk of malicious use, particularly in cyberattacks involving personal information. In this work, we investigate the risks associated with misuse of LLM agents in cyberattacks involving personal data. Specifically, we aim to understand: 1) how potent LLM agents can be when directed to conduct cyberattacks, 2) how cyberattacks are enhanced by web-based tools, and 3) how affordable and easy it becomes to launch cyberattacks using LLM agents. We examine three attack scenarios: the collection of Personally Identifiable Information (PII), the generation of impersonation posts, and the creation of spear-phishing emails. Our experiments reveal the effectiveness of LLM agents in these attacks: LLM agents achieved a precision of up to 95.9% in collecting PII, up to 93.9% of impersonation posts created by LLM agents were evaluated as authentic, and the click rate for links in spear phishing emails created by LLM agents reached up to 46.67%. Additionally, our findings underscore the limitations of existing safeguards in contemporary commercial LLMs, emphasizing the urgent need for more robust security measures to prevent the misuse of LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) は,様々なツールを計画・操作できるエージェントシステムとして確立されている。 これらのLLMエージェントはWebベースのツールと組み合わせられ、様々なソースやリアルタイム情報へのアクセスを可能にする。 これらの進歩は、様々なアプリケーションに大きなメリットをもたらすが、特に個人情報を含むサイバー攻撃において、悪意のある使用のリスクも増大させる。 本研究では,個人データを含むサイバー攻撃におけるLLMエージェントの誤用に関連するリスクについて検討する。 具体的には 理解することを目指しています 1)サイバーアタックの実施を指示された場合、LLMエージェントがどれほど強力か。 2)ウェブツールによるサイバー攻撃の強化 3) LLMエージェントを使ったサイバー攻撃がいかに安価で容易か。 本稿では,PII(Personally Identible Information)の収集,偽造投稿の生成,スピアフィッシングメールの作成の3つの攻撃シナリオについて検討する。 LLMエージェントはPII収集において最大95.9%の精度を達成し, LLMエージェントが生成した偽造投稿の93.9%を正当性として評価し, LLMエージェントが生成したピアフィッシングメールのリンクのクリック率は46.67%に達した。 さらに,現代の商業LLMにおける既存の安全対策の限界を強調し,LLMエージェントの誤使用を防ぐためのより堅牢なセキュリティ対策の必要性を強調した。

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