論文の概要: Automating Security Audit Using Large Language Model based Agent: An Exploration Experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10732v1
• Date: Thu, 15 May 2025 22:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.672096
• Title: Automating Security Audit Using Large Language Model based Agent: An Exploration Experiment
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくエージェントによるセキュリティ監査の自動化:探索実験
• Authors: Jia Hui Chin, Pu Zhang, Yu Xin Cheong, Jonathan Pan,
• Abstract要約: セキュリティ監査は、ポリシーが成立し、コントロールが実施され、サイバーセキュリティのリスク軽減のためにギャップが特定されることを保証することで、強力なセキュリティ姿勢を維持するのに役立つ。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自律エージェントとして活用し,セキュリティ監査の一部を実行するフレームワークの開発の可能性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.039114328812774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the current rapidly changing digital environment, businesses are under constant stress to ensure that their systems are secured. Security audits help to maintain a strong security posture by ensuring that policies are in place, controls are implemented, gaps are identified for cybersecurity risks mitigation. However, audits are usually manual, requiring much time and costs. This paper looks at the possibility of developing a framework to leverage Large Language Models (LLMs) as an autonomous agent to execute part of the security audit, namely with the field audit. password policy compliance for Windows operating system. Through the conduct of an exploration experiment of using GPT-4 with Langchain, the agent executed the audit tasks by accurately flagging password policy violations and appeared to be more efficient than traditional manual audits. Despite its potential limitations in operational consistency in complex and dynamic environment, the framework suggests possibilities to extend further to real-time threat monitoring and compliance checks.
• Abstract（参考訳）: 現在急速に変化するデジタル環境において、企業はシステムの安全性を確保するために常にストレスにさらされている。 セキュリティ監査は、ポリシーが成立し、コントロールが実施され、サイバーセキュリティのリスク軽減のためにギャップが特定されることを保証することで、強力なセキュリティ姿勢を維持するのに役立つ。 しかしながら、監査は通常手作業であり、多くの時間とコストを必要とします。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自律エージェントとして活用し,セキュリティ監査の一部,すなわちフィールド監査を行うフレームワークを開発する可能性を検討する。 Windows OSのパスワードポリシー準拠。 エージェントは、GPT-4をLangchainと併用する探索実験を通じて、パスワードポリシー違反を正確にフラグ付けすることで監査タスクを実行し、従来の手動監査よりも効率的であるように見えた。 複雑で動的な環境での運用一貫性の潜在的な制限にもかかわらず、このフレームワークはリアルタイムの脅威監視とコンプライアンスチェックにまで拡張する可能性を示唆している。

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