論文の概要: Knowledge Transfer from LLMs to Provenance Analysis: A Semantic-Augmented Method for APT Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18316v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 03:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:33:06.635738
• Title: Knowledge Transfer from LLMs to Provenance Analysis: A Semantic-Augmented Method for APT Detection
• Title（参考訳）: LLMからProvenance Analysisへの知識伝達:APT検出のための意味的拡張法
• Authors: Fei Zuo, Junghwan Rhee, Yung Ryn Choe,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプロビタンスに基づく脅威検出に活用するための新しい戦略を提案する。 LLMは、証明データの解釈、システムコールの知識、ソフトウェアアイデンティティ、アプリケーション実行コンテキストの高レベルな理解など、さらなる詳細を提供する。 本評価では,教師付き脅威検出の精度は99.0%であり,半教師付き異常検出の精度は96.9%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2571354974258824
• License:
• Abstract: Advanced Persistent Threats (APTs) have caused significant losses across a wide range of sectors, including the theft of sensitive data and harm to system integrity. As attack techniques grow increasingly sophisticated and stealthy, the arms race between cyber defenders and attackers continues to intensify. The revolutionary impact of Large Language Models (LLMs) has opened up numerous opportunities in various fields, including cybersecurity. An intriguing question arises: can the extensive knowledge embedded in LLMs be harnessed for provenance analysis and play a positive role in identifying previously unknown malicious events? To seek a deeper understanding of this issue, we propose a new strategy for taking advantage of LLMs in provenance-based threat detection. In our design, the state-of-the-art LLM offers additional details in provenance data interpretation, leveraging their knowledge of system calls, software identity, and high-level understanding of application execution context. The advanced contextualized embedding capability is further utilized to capture the rich semantics of event descriptions. We comprehensively examine the quality of the resulting embeddings, and it turns out that they offer promising avenues. Subsequently, machine learning models built upon these embeddings demonstrated outstanding performance on real-world data. In our evaluation, supervised threat detection achieves a precision of 99.0%, and semi-supervised anomaly detection attains a precision of 96.9%.
• Abstract（参考訳）: Advanced Persistent Threats (APTs) は、機密データの盗難やシステムの完全性への悪影響など、幅広い分野において大きな損失をもたらしている。 攻撃技術が洗練されステルス性が高まっている中、サイバーディフェンダーとアタッカーの武器競争は激化を続けている。 LLM(Large Language Models)の革命的な影響は、サイバーセキュリティを含む様々な分野で多くの機会を開放している。 LLMに埋め込まれた広範な知識は、証明分析に役立てられ、これまで未知の悪意のある事象を特定する上で、肯定的な役割を果たすことができるのか? この問題をより深く理解するために,我々は,先入観に基づく脅威検出において LLM を活用するための新しい戦略を提案する。 我々の設計では、最先端のLLMは、システムコール、ソフトウェアアイデンティティ、アプリケーション実行コンテキストの高レベル理解といった知識を活用して、証明データ解釈のさらなる詳細を提供します。 高度なコンテキスト適応型埋め込み機能は、イベント記述のリッチなセマンティクスをキャプチャするためにさらに利用される。 得られた埋め込みの質を包括的に検討した結果,将来性のある手法が提供されることがわかった。 その後、これらの埋め込みに基づいて構築された機械学習モデルは、実世界のデータに顕著な性能を示した。 本評価では,教師付き脅威検出の精度は99.0%であり,半教師付き異常検出の精度は96.9%である。

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