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。

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