Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need

要約

このペーパーでは、生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を通じてサイバーセキュリティの将来について包括的にレビューします。
私たちは、ハードウェア設計セキュリティ、侵入検出、ソフトウェア エンジニアリング、設計検証、サイバー脅威インテリジェンス、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまなドメインにわたる LLM アプリケーションを調査します。
GPT-4、GPT-3.5、Mixtral-8x7B、BERT、Falcon2、LLaMA などのモデルの進歩に焦点を当てて、LLM の進化とその現状の概要を紹介します。
当社の分析は、プロンプト インジェクション、安全でない出力処理、データ ポイズニング、DDoS 攻撃、敵対的命令などの LLM 脆弱性にまで及びます。
これらのモデルを保護するための緩和戦略を詳しく掘り下げ、潜在的な攻撃シナリオと防御技術を包括的に検討します。
さらに、サイバーセキュリティの知識とハードウェア セキュリティにおける 42 の LLM モデルのパフォーマンスを評価し、その長所と短所を強調します。
私たちは、LLM のトレーニングとテストのためにサイバーセキュリティ データセットを徹底的に評価し、データの作成から使用までのライフサイクルをカバーし、将来の研究のためのギャップを特定します。
さらに、半二次量子化 (HQQ)、ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF)、直接優先最適化 (DPO)、量子化低ランク アダプター (QLoRA)、検索などの手法を含む、LLM を活用するための新しい戦略をレビューします。
拡張生成 (RAG)。
これらの洞察は、リアルタイムのサイバーセキュリティ防御を強化し、脅威の検出と対応における LLM アプリケーションの洗練性を向上させることを目的としています。
私たちの文書は、LLM を将来のサイバーセキュリティ フレームワークに統合するための基礎的な理解と戦略的方向性を提供し、進化するサイバー脅威から保護するためのイノベーションと堅牢なモデル展開を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper provides a comprehensive review of the future of cybersecurity through Generative AI and Large Language Models (LLMs). We explore LLM applications across various domains, including hardware design security, intrusion detection, software engineering, design verification, cyber threat intelligence, malware detection, and phishing detection. We present an overview of LLM evolution and its current state, focusing on advancements in models such as GPT-4, GPT-3.5, Mixtral-8x7B, BERT, Falcon2, and LLaMA. Our analysis extends to LLM vulnerabilities, such as prompt injection, insecure output handling, data poisoning, DDoS attacks, and adversarial instructions. We delve into mitigation strategies to protect these models, providing a comprehensive look at potential attack scenarios and prevention techniques. Furthermore, we evaluate the performance of 42 LLM models in cybersecurity knowledge and hardware security, highlighting their strengths and weaknesses. We thoroughly evaluate cybersecurity datasets for LLM training and testing, covering the lifecycle from data creation to usage and identifying gaps for future research. In addition, we review new strategies for leveraging LLMs, including techniques like Half-Quadratic Quantization (HQQ), Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Direct Preference Optimization (DPO), Quantized Low-Rank Adapters (QLoRA), and Retrieval-Augmented Generation (RAG). These insights aim to enhance real-time cybersecurity defenses and improve the sophistication of LLM applications in threat detection and response. Our paper provides a foundational understanding and strategic direction for integrating LLMs into future cybersecurity frameworks, emphasizing innovation and robust model deployment to safeguard against evolving cyber threats.

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