Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models

論文の概要: ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04756v1
Date: Fri, 06 Dec 2024 03:45:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-09 15:56:59.826226
Title: ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models
Title（参考訳）: ChatNVD: 大規模言語モデルによるサイバーセキュリティ脆弱性評価の改善
Authors: Shivansh Chopra, Hussain Ahmad, Diksha Goel, Claudia Szabo,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) のソフトウェア脆弱性評価への応用について検討する。我々は,OpenAIによるGPT-4o mini,MetaによるLlama 3,GoogleによるGemini 1.5 Proの3つの著名なLCMを利用して,ChatNVDの3つの変種を開発した。それらの有効性を評価するために,一般的なセキュリティ脆弱性質問を含む包括的アンケートを用いて,これらのモデルの比較分析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46873264197900916
License:
Abstract: The increasing frequency and sophistication of cybersecurity vulnerabilities in software systems underscore the urgent need for robust and effective methods of vulnerability assessment. However, existing approaches often rely on highly technical and abstract frameworks, which hinders understanding and increases the likelihood of exploitation, resulting in severe cyberattacks. Given the growing adoption of Large Language Models (LLMs) across diverse domains, this paper explores their potential application in cybersecurity, specifically for enhancing the assessment of software vulnerabilities. We propose ChatNVD, an LLM-based cybersecurity vulnerability assessment tool leveraging the National Vulnerability Database (NVD) to provide context-rich insights and streamline vulnerability analysis for cybersecurity professionals, developers, and non-technical users. We develop three variants of ChatNVD, utilizing three prominent LLMs: GPT-4o mini by OpenAI, Llama 3 by Meta, and Gemini 1.5 Pro by Google. To evaluate their efficacy, we conduct a comparative analysis of these models using a comprehensive questionnaire comprising common security vulnerability questions, assessing their accuracy in identifying and analyzing software vulnerabilities. This study provides valuable insights into the potential of LLMs to address critical challenges in understanding and mitigation of software vulnerabilities.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムにおけるサイバーセキュリティ脆弱性の頻度の増加と高度化は、堅牢で効果的な脆弱性評価方法に対する緊急の必要性を浮き彫りにしている。しかし、既存のアプローチは、しばしば高度に技術的、抽象的なフレームワークに依存しており、それが侵入の可能性を妨げ、増大させ、結果として深刻なサイバー攻撃をもたらす。多様なドメインにまたがる大規模言語モデル(LLM)の採用が増加していることを踏まえ、本論文は、サイバーセキュリティにおける潜在的な応用、特にソフトウェア脆弱性の評価の強化について検討する。 LLMベースのサイバーセキュリティ脆弱性評価ツールChatNVDを提案し、National Vulnerability Database(NVD)を利用して、サイバーセキュリティの専門家、開発者、非技術ユーザに対して、コンテキストに富んだ洞察と合理化脆弱性分析を提供する。我々は,OpenAIによるGPT-4o mini,MetaによるLlama 3,GoogleによるGemini 1.5 Proの3つの著名なLCMを利用して,ChatNVDの3つの変種を開発した。それらの有効性を評価するため,ソフトウェア脆弱性の同定と解析の精度を評価するために,共通セキュリティ脆弱性質問を含む包括的アンケートを用いて,これらのモデルの比較分析を行った。この研究は、ソフトウェア脆弱性の理解と緩和において重要な課題に対処するLLMの可能性についての貴重な洞察を提供する。

関連論文リスト

Beyond the Surface: An NLP-based Methodology to Automatically Estimate CVE Relevance for CAPEC Attack Patterns [42.63501759921809]
本稿では,自然言語処理(NLP)を利用して,共通脆弱性・暴露(CAPEC)脆弱性と共通攻撃パターン・分類(CAPEC)攻撃パターンを関連付ける手法を提案する。実験による評価は,最先端モデルと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-13T08:39:52Z)
Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-09T03:59:10Z)
PenHeal: A Two-Stage LLM Framework for Automated Pentesting and Optimal Remediation [18.432274815853116]
PenHealは2段階のLSMベースのフレームワークで、自律的に脆弱性を特定してセキュリティを確保する。本稿では,LLMベースの2段階フレームワークであるPenHealについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T05:42:14Z)
SECURE: Benchmarking Large Language Models for Cybersecurity [0.6741087029030101]
大規模言語モデル(LLM)はサイバーセキュリティの応用の可能性を示しているが、幻覚や真実性の欠如といった問題により信頼性が低下している。本研究は、これらのタスクに関する7つの最先端モデルを評価し、サイバーセキュリティの文脈におけるその強みと弱点に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T19:35:06Z)
Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review [14.924782327303765]
サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。 LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:09:17Z)
Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal [0.0]
本稿では,従来のシステムにおけるリスク評価手法のようなツールを用いたリスク評価プロセスを提案する。我々は、潜在的な脅威要因を特定し、脆弱性要因に対して依存するシステムコンポーネントをマッピングするためのシナリオ分析を行う。 3つの主要株主グループに対する脅威もマップ化しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T05:17:22Z)
Profile of Vulnerability Remediations in Dependencies Using Graph Analysis [40.35284812745255]
本研究では,グラフ解析手法と改良型グラフ注意畳み込みニューラルネットワーク(GAT)モデルを提案する。制御フローグラフを分析して、脆弱性の修正を目的とした依存性のアップグレードから発生するアプリケーションの変更をプロファイルします。結果は、コード脆弱性のリレーショナルダイナミクスに関する微妙な洞察を提供する上で、強化されたGATモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-08T02:01:47Z)
Purple Llama CyberSecEval: A Secure Coding Benchmark for Language Models [41.068780235482514]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のプログラミングアシスタントとしてのサイバーセキュリティを促進するために開発された,包括的なベンチマークであるCyberSecEvalを提案する。 CyberSecEvalは、2つの重要なセキュリティ領域におけるLSMの徹底的な評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-07T22:07:54Z)
How Far Have We Gone in Vulnerability Detection Using Large Language Models [15.09461331135668]
包括的な脆弱性ベンチマークであるVulBenchを紹介します。このベンチマークは、幅広いCTF課題と実世界のアプリケーションから高品質なデータを集約する。いくつかのLSMは、脆弱性検出における従来のディープラーニングアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-21T08:20:39Z)
A Framework for Evaluating the Cybersecurity Risk of Real World, Machine Learning Production Systems [41.470634460215564]
我々はML生産システムにサイバー攻撃を組み込むMulVAL攻撃グラフ生成および分析フレームワークの拡張を開発する。提案された拡張を使用することで、セキュリティ実践者はMLコンポーネントを含む環境にアタックグラフ分析手法を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-05T05:58:11Z)
Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。