論文の概要: How Good LLM-Generated Password Policies Are?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08320v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 01:12:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:40.96398
• Title: How Good LLM-Generated Password Policies Are?
• Title（参考訳）: LLMで作られたパスワードポリシーはどんなものか?
• Authors: Vivek Vaidya, Aditya Patwardhan, Ashish Kundu,
• Abstract要約: サイバーセキュリティアクセス制御システムにおける大規模言語モデルの応用について検討する。 具体的には、LLM生成したパスワードポリシーの一貫性と正確性を調べ、自然言語のプロンプトをpwquality.conf設定ファイルに翻訳する。 本研究は,LLM の現世代における重要な課題を浮き彫りにして,アクセス制御システムにおける LLM の展開に関する貴重な知見を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1747820331822631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI technologies, particularly Large Language Models (LLMs), are rapidly being adopted across industry, academia, and government sectors, owing to their remarkable capabilities in natural language processing. However, despite their strengths, the inconsistency and unpredictability of LLM outputs present substantial challenges, especially in security-critical domains such as access control. One critical issue that emerges prominently is the consistency of LLM-generated responses, which is paramount for ensuring secure and reliable operations. In this paper, we study the application of LLMs within the context of Cybersecurity Access Control Systems. Specifically, we investigate the consistency and accuracy of LLM-generated password policies, translating natural language prompts into executable pwquality.conf configuration files. Our experimental methodology adopts two distinct approaches: firstly, we utilize pre-trained LLMs to generate configuration files purely from natural language prompts without additional guidance. Secondly, we provide these models with official pwquality.conf documentation to serve as an informative baseline. We systematically assess the soundness, accuracy, and consistency of these AI-generated configurations. Our findings underscore significant challenges in the current generation of LLMs and contribute valuable insights into refining the deployment of LLMs in Access Control Systems.
• Abstract（参考訳）: 生成AI技術、特にLarge Language Models(LLMs)は、自然言語処理における顕著な能力のため、産業、アカデミア、政府セクターで急速に採用されている。 しかしながら、LLM出力の不整合性と予測不可能性は、その強みにもかかわらず、特にアクセス制御のようなセキュリティクリティカルな領域において、重大な課題を呈している。 LLMが生成する応答の一貫性は、安全で信頼性の高い操作を確実にするための最重要課題である。 本稿では,サイバーセキュリティアクセス制御システムにおけるLCMの適用について検討する。 具体的には、LLM生成したパスワードポリシーの一貫性と正確性を調べ、自然言語のプロンプトをpwquality.conf設定ファイルに翻訳する。 実験手法は2つの異なるアプローチを採用する: まず、事前訓練されたLCMを用いて、追加のガイダンスなしで、自然言語プロンプトから純粋に構成ファイルを生成する。 第2に、これらのモデルに公式のpwquality.confドキュメントを提供し、インフォメーションベースラインとして機能します。 我々は、これらのAI生成構成の音質、精度、一貫性を体系的に評価する。 本研究は,LLM の現世代における重要な課題を浮き彫りにして,アクセス制御システムにおける LLM の展開に関する貴重な知見を提供するものである。

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