論文の概要: Weaponizing Language Models for Cybersecurity Offensive Operations: Automating Vulnerability Assessment Report Validation; A Review Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04265v1
• Date: Wed, 07 May 2025 09:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.025589
• Title: Weaponizing Language Models for Cybersecurity Offensive Operations: Automating Vulnerability Assessment Report Validation; A Review Paper
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティ攻撃行動のための言語モデルの作成:脆弱性評価レポートの検証の自動化; レビュー論文
• Authors: Abdulrahman S Almuhaidib, Azlan Mohd Zain, Zalmiyah Zakaria, Izyan Izzati Kamsani, Abdulaziz S Almuhaidib,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、防衛および攻撃的なサイバーセキュリティ関連戦略のための非常に有望なツールとして登場した。 本稿では,脆弱性評価(VA)レポートの検証プロセスの自動化と改善におけるLCMの能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This, with the ever-increasing sophistication of cyberwar, calls for novel solutions. In this regard, Large Language Models (LLMs) have emerged as a highly promising tool for defensive and offensive cybersecurity-related strategies. While existing literature has focused much on the defensive use of LLMs, when it comes to their offensive utilization, very little has been reported-namely, concerning Vulnerability Assessment (VA) report validation. Consequentially, this paper tries to fill that gap by investigating the capabilities of LLMs in automating and improving the validation process of the report of the VA. From the critical review of the related literature, this paper hereby proposes a new approach to using the LLMs in the automation of the analysis and within the validation process of the report of the VA that could potentially reduce the number of false positives and generally enhance efficiency. These results are promising for LLM automatization for improving validation on reports coming from VA in order to improve accuracy while reducing human effort and security postures. The contribution of this paper provides further evidence about the offensive and defensive LLM capabilities and therefor helps in devising more appropriate cybersecurity strategies and tools accordingly.
• Abstract（参考訳）: サイバー戦争がますます高度化する中で、新しい解決策が求められている。 この点において、Large Language Models (LLMs) は、防衛および攻撃的なサイバーセキュリティ関連戦略のための非常に有望なツールとして登場した。 既存の文献ではLSMの防衛的利用に重点を置いているが、その攻撃的利用に関しては、脆弱性評価(VA)レポートの検証に関する報告はほとんどない。 そこで本稿では,VAレポートの検証プロセスの自動化と改善におけるLCMの能力について検討し,そのギャップを埋めようとしている。 関連文献の批判的レビューから,本論文では,解析の自動化とVAレポートの検証プロセスにおいて,偽陽性の数を減らし,効率を全般的に向上する新たなアプローチを提案する。 これらの結果は,人的労力とセキュリティ姿勢を低減しつつ,精度を向上させるため,VAからの報告の検証を改善するLLM自動化を約束している。 本論文の貢献は、攻撃的かつ防御的なLLM能力に関するさらなる証拠を提供し、それに応じてより適切なサイバーセキュリティ戦略とツールの開発を支援する。

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