論文の概要: ChatIoT: Large Language Model-based Security Assistant for Internet of Things with Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09896v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 04:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:15.677802
• Title: ChatIoT: Large Language Model-based Security Assistant for Internet of Things with Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: ChatIoT: Retrieval-Augmented Generationを備えたモノのインターネットのための大規模言語モデルベースのセキュリティアシスタント
• Authors: Ye Dong, Yan Lin Aung, Sudipta Chattopadhyay, Jianying Zhou,
• Abstract要約: ChatIoTは、大規模な言語モデル(LLM)ベースのIoTセキュリティアシスタントで、IoTセキュリティと脅威インテリジェンスの普及を目的としている。 我々は、不均一なデータセットを扱うエンドツーエンドのデータ処理ツールキットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.39666247062118
• License:
• Abstract: Internet of Things (IoT) has gained widespread popularity, revolutionizing industries and daily life. However, it has also emerged as a prime target for attacks. Numerous efforts have been made to improve IoT security, and substantial IoT security and threat information, such as datasets and reports, have been developed. However, existing research often falls short in leveraging these insights to assist or guide users in harnessing IoT security practices in a clear and actionable way. In this paper, we propose ChatIoT, a large language model (LLM)-based IoT security assistant designed to disseminate IoT security and threat intelligence. By leveraging the versatile property of retrieval-augmented generation (RAG), ChatIoT successfully integrates the advanced language understanding and reasoning capabilities of LLM with fast-evolving IoT security information. Moreover, we develop an end-to-end data processing toolkit to handle heterogeneous datasets. This toolkit converts datasets of various formats into retrievable documents and optimizes chunking strategies for efficient retrieval. Additionally, we define a set of common use case specifications to guide the LLM in generating answers aligned with users' specific needs and expertise levels. Finally, we implement a prototype of ChatIoT and conduct extensive experiments with different LLMs, such as LLaMA3, LLaMA3.1, and GPT-4o. Experimental evaluations demonstrate that ChatIoT can generate more reliable, relevant, and technical in-depth answers for most use cases. When evaluating the answers with LLaMA3:70B, ChatIoT improves the above metrics by over 10% on average, particularly in relevance and technicality, compared to using LLMs alone.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)が広く普及し、産業や日常生活に革命をもたらした。 しかし、攻撃の標的ともなった。 IoTセキュリティを改善するために多くの努力がなされており、データセットやレポートなどのIoTセキュリティや脅威情報も開発されている。 しかしながら、既存の研究は、これらの洞察を活用してIoTセキュリティプラクティスを明確かつ行動可能な方法で活用するユーザを支援したり、指導するに足りていないことが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくIoTセキュリティアシスタントであるChatIoTを提案する。 検索強化世代(RAG)の汎用性を活用することで、ChatIoTは、LLMの高度な言語理解と推論能力と、急速に進化するIoTセキュリティ情報を統合することに成功した。 さらに,不均一なデータセットを扱うエンドツーエンドデータ処理ツールキットを開発した。 このツールキットは、様々な形式のデータセットを検索可能なドキュメントに変換し、効率的な検索のためにチャンキング戦略を最適化する。 さらに、ユーザ固有のニーズや専門知識レベルに合わせた回答を生成する上で、LCMを導くための共通ユースケース仕様のセットを定義します。 最後に、ChatIoTのプロトタイプを実装し、LLaMA3、LLaMA3.1、GPT-4oなどの異なるLLMで広範な実験を行う。 実験的な評価によると、ほとんどのユースケースにおいて、ChatIoTはより信頼性が高く、関連性があり、技術的に深い回答を得られる。 LLaMA3:70Bで回答を評価する場合、平均で10%以上改善されている。

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