論文の概要: SPADE: Enhancing Adaptive Cyber Deception Strategies with Generative AI and Structured Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00940v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 19:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:11:40.667830
• Title: SPADE: Enhancing Adaptive Cyber Deception Strategies with Generative AI and Structured Prompt Engineering
• Title（参考訳）: SPADE: ジェネレーティブAIと構造化プロンプトエンジニアリングによる適応型サイバー詐欺戦略の強化
• Authors: Shihab Ahmed, A B M Mohaimenur Rahman, Md Morshed Alam, Md Sajidul Islam Sajid,
• Abstract要約: 本研究では、ジェネレーティブAI(GenAI)モデルを利用して、適応型サイバー詐欺対策の開発を自動化する。 我々は,大規模言語モデルが適応的騙しにもたらす固有の課題に対処するために,体系的フレームワーク(SPADE)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17999333451993949
• License:
• Abstract: The rapid evolution of modern malware presents significant challenges to the development of effective defense mechanisms. Traditional cyber deception techniques often rely on static or manually configured parameters, limiting their adaptability to dynamic and sophisticated threats. This study leverages Generative AI (GenAI) models to automate the creation of adaptive cyber deception ploys, focusing on structured prompt engineering (PE) to enhance relevance, actionability, and deployability. We introduce a systematic framework (SPADE) to address inherent challenges large language models (LLMs) pose to adaptive deceptions, including generalized outputs, ambiguity, under-utilization of contextual information, and scalability constraints. Evaluations across diverse malware scenarios using metrics such as Recall, Exact Match (EM), BLEU Score, and expert quality assessments identified ChatGPT-4o as the top performer. Additionally, it achieved high engagement (93%) and accuracy (96%) with minimal refinements. Gemini and ChatGPT-4o Mini demonstrated competitive performance, with Llama3.2 showing promise despite requiring further optimization. These findings highlight the transformative potential of GenAI in automating scalable, adaptive deception strategies and underscore the critical role of structured PE in advancing real-world cybersecurity applications.
• Abstract（参考訳）: 現代のマルウェアの急速な進化は、効果的な防御機構の開発に重大な課題をもたらす。 従来のサイバー詐欺技術は静的または手動で設定されたパラメータに依存しており、動的で洗練された脅威への適応性を制限している。 本研究では、ジェネレーティブAI(GenAI)モデルを活用して、適応型サイバー詐欺対策の自動化を実現し、構造化プロンプトエンジニアリング(PE)に着目して、妥当性、動作性、デプロイ性を高める。 我々は,大規模言語モデル(LLM)が一般化された出力,あいまいさ,文脈情報の未利用化,拡張性制約など,適応的騙しに直面する問題に対処するための体系的フレームワーク(SPADE)を導入する。 Recall、Exact Match (EM)、BLEU Score、エキスパート品質アセスメントといったメトリクスを使用して、さまざまなマルウェアシナリオに対する評価は、ChatGPT-4oをトップパフォーマーとして特定した。 さらに、低精細度で高いエンゲージメント(93%)と精度(96%)を達成した。 GeminiとChatGPT-4o Miniは競争力のある性能を示し、Llama3.2はさらなる最適化を必要とした。 これらの知見は、スケーラブルで適応的な偽装戦略の自動化におけるGenAIの変革の可能性を強調し、現実世界のサイバーセキュリティアプリケーションを進める上での構造化PEの重要性を強調している。

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