論文の概要: The Best Defense is a Good Offense: Countering LLM-Powered Cyberattacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15396v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 14:07:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:21.218953
• Title: The Best Defense is a Good Offense: Countering LLM-Powered Cyberattacks
• Title（参考訳）: LLM搭載のサイバー攻撃を防げるベスト・ディフェンス(動画あり)
• Authors: Daniel Ayzenshteyn, Roy Weiss, Yisroel Mirsky,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、間もなく自律的なサイバーエージェントにとって不可欠なものになるだろう。 我々は,LLM攻撃の脆弱性を生かした新たな防衛戦略を導入する。 以上の結果から, LLM脆弱性を防御戦略に変換する効果を実証し, 防衛成功率を最大90%とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6528263069045126
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to evolve, their potential use in automating cyberattacks becomes increasingly likely. With capabilities such as reconnaissance, exploitation, and command execution, LLMs could soon become integral to autonomous cyber agents, capable of launching highly sophisticated attacks. In this paper, we introduce novel defense strategies that exploit the inherent vulnerabilities of attacking LLMs. By targeting weaknesses such as biases, trust in input, memory limitations, and their tunnel-vision approach to problem-solving, we develop techniques to mislead, delay, or neutralize these autonomous agents. We evaluate our defenses under black-box conditions, starting with single prompt-response scenarios and progressing to real-world tests using custom-built CTF machines. Our results show defense success rates of up to 90\%, demonstrating the effectiveness of turning LLM vulnerabilities into defensive strategies against LLM-driven cyber threats.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進化を続けるにつれ、サイバー攻撃の自動化における潜在的な使用の可能性が高まっている。 偵察、搾取、コマンド実行などの能力により、LLMはすぐに高度に高度な攻撃を起動できる自律型サイバーエージェントに不可欠なものになるだろう。 本稿では,LLM攻撃の脆弱性を生かした新たな防衛戦略を提案する。 バイアス、入力に対する信頼、メモリ制限、問題解決へのトンネルビジョンアプローチといった弱点をターゲットとして、これらの自律エージェントを誤解、遅延、中和する手法を開発した。 我々は,単一応答シナリオから始まり,カスタムビルド CTF マシンを用いた実世界のテストまで,ブラックボックス環境下での防御性を評価する。 以上の結果から, LLMの脆弱性をLLMによるサイバー脅威に対する防御戦略に変換する効果が示された。

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