論文の概要: Large Language Model-driven Security Assistant for Internet of Things via Chain-of-Thought
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06307v1
- Date: Thu, 08 May 2025 07:47:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.771046
- Title: Large Language Model-driven Security Assistant for Internet of Things via Chain-of-Thought
- Title（参考訳）: Chain-of-Thoughtによるモノのインターネットのための大規模言語モデル駆動セキュリティアシスタント
- Authors: Mingfei Zeng, Ming Xie, Xixi Zheng, Chunhai Li, Chuan Zhang, Liehuang Zhu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)によるIoTセキュリティアシスタントを提案する。
提案するLLM駆動型IoTセキュリティアシスタントは,ICoTアプローチによるIoTセキュリティ問題の理解を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.010586550884419
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid development of Internet of Things (IoT) technology has transformed people's way of life and has a profound impact on both production and daily activities. However, with the rapid advancement of IoT technology, the security of IoT devices has become an unavoidable issue in both research and applications. Although some efforts have been made to detect or mitigate IoT security vulnerabilities, they often struggle to adapt to the complexity of IoT environments, especially when dealing with dynamic security scenarios. How to automatically, efficiently, and accurately understand these vulnerabilities remains a challenge. To address this, we propose an IoT security assistant driven by Large Language Model (LLM), which enhances the LLM's understanding of IoT security vulnerabilities and related threats. The aim of the ICoT method we propose is to enable the LLM to understand security issues by breaking down the various dimensions of security vulnerabilities and generating responses tailored to the user's specific needs and expertise level. By incorporating ICoT, LLM can gradually analyze and reason through complex security scenarios, resulting in more accurate, in-depth, and personalized security recommendations and solutions. Experimental results show that, compared to methods relying solely on LLM, our proposed LLM-driven IoT security assistant significantly improves the understanding of IoT security issues through the ICoT approach and provides personalized solutions based on the user's identity, demonstrating higher accuracy and reliability.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)技術の急速な発展は人々の生活様式を変え、生産と日々の活動に大きな影響を与えている。
しかし、IoT技術の急速な進歩により、IoTデバイスのセキュリティは、研究とアプリケーションの両方において避けられない問題になっている。
IoTセキュリティの脆弱性の検出や緩和にいくつかの取り組みがなされているが、特に動的セキュリティシナリオを扱う場合、IoT環境の複雑さに対処するのに苦労することが多い。
これらの脆弱性を自動的に、効率的に、正確に理解する方法は、依然として課題です。
これを解決するために,Large Language Model(LLM)によって駆動されるIoTセキュリティアシスタントを提案する。
提案するICoT手法の目的は,セキュリティ脆弱性のさまざまな側面を分解し,ユーザ固有のニーズや専門知識レベルに合わせて応答を生成することで,LLMがセキュリティ問題を理解することを可能にすることである。
ICoTを組み込むことで、LLMは複雑なセキュリティシナリオを通じて徐々に分析と推論が可能となり、より正確で、より深く、パーソナライズされたセキュリティレコメンデーションとソリューションをもたらす。
実験結果から,LLMのみに依存する手法と比較して,提案するLLM駆動型IoTセキュリティアシスタントはICoTアプローチによるIoTセキュリティ問題の理解を大幅に改善し,ユーザのアイデンティティに基づいたパーソナライズされたソリューションを提供し,精度と信頼性を実証する。
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