SECURE: Benchmarking Large Language Models for Cybersecurity

📄 arXiv: 2405.20441v4 📥 PDF

作者: Dipkamal Bhusal, Md Tanvirul Alam, Le Nguyen, Ashim Mahara, Zachary Lightcap, Rodney Frazier, Romy Fieblinger, Grace Long Torales, Benjamin A. Blakely, Nidhi Rastogi

分类: cs.CR, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-05-30 (更新: 2024-10-30)

💡 一句话要点

SECURE：面向网络安全的LLM基准测试，聚焦工控系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 网络安全 基准测试 工业控制系统 知识提取

📋 核心要点

  1. 现有LLM基准测试在网络安全领域的应用评估不足，缺乏对实际场景的针对性。
  2. SECURE基准测试专注于工控系统，评估LLM在知识提取、理解和推理方面的能力。
  3. 通过对七个先进模型的评估，揭示了LLM在网络安全领域的优势与不足，并提出改进建议。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在网络安全应用中展现出潜力，但幻觉和缺乏真实性等问题降低了人们的信任度。现有基准测试提供了一般性评估，但未能充分解决LLM在网络安全特定任务中性能的实际应用方面。为了弥补这一差距，我们推出了SECURE（安全提取、理解与推理评估）基准，旨在评估LLM在实际网络安全场景中的性能。SECURE包括六个专注于工业控制系统领域的的数据集，用于评估基于行业标准来源的知识提取、理解和推理能力。我们的研究评估了七个最先进的模型在这些任务上的表现，深入了解了它们在网络安全环境中的优势和劣势，并为提高LLM作为网络安全咨询工具的可靠性提供了建议。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLMs）在网络安全领域应用评估不足的问题，特别是缺乏针对工业控制系统（ICS）的、能够反映实际场景的基准测试。现有通用基准测试无法充分评估LLMs在网络安全特定任务中的性能，例如知识提取、理解和推理，这限制了LLMs在网络安全领域的可靠应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门面向网络安全的基准测试SECURE，该基准测试包含多个与工业控制系统相关的任务，能够更全面、更真实地评估LLMs在网络安全领域的实际应用能力。通过对LLMs在SECURE上的评估，可以深入了解它们的优势和劣势，并为改进LLMs在网络安全领域的应用提供指导。

技术框架：SECURE基准测试包含六个数据集，这些数据集专注于工业控制系统领域，涵盖了知识提取、理解和推理等多个方面。这些数据集基于行业标准来源构建，旨在模拟真实的网络安全场景。研究人员使用这些数据集对七个最先进的LLMs进行了评估，并分析了它们在不同任务上的表现。

关键创新：SECURE基准测试的关键创新在于其专注于网络安全领域，特别是工业控制系统，并提供了一套更贴近实际应用场景的评估任务。与现有的通用基准测试相比，SECURE能够更准确地评估LLMs在网络安全领域的性能，并为改进LLMs在网络安全领域的应用提供更有针对性的指导。

关键设计：SECURE基准测试的数据集设计考虑了工业控制系统的特点，例如设备类型、网络拓扑、安全协议等。评估任务的设计涵盖了知识提取（例如从安全公告中提取漏洞信息）、理解（例如理解攻击事件的含义）和推理（例如根据已知信息预测潜在的安全风险）等多个方面。论文未提供关于损失函数、网络结构等技术细节的具体信息，这部分内容可能属于未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了SECURE基准测试，包含六个工控系统相关数据集，用于评估LLM在网络安全领域的知识提取、理解和推理能力。通过对七个先进LLM的评估，揭示了它们在网络安全任务中的优势和劣势，为改进LLM在网络安全领域的应用提供了宝贵的经验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全风险评估、漏洞分析、威胁情报分析等领域。通过SECURE基准测试，可以筛选和优化适用于特定网络安全任务的LLM，提升网络安全防御能力。未来，该基准测试可以扩展到其他网络安全领域，并与其他安全工具集成，为网络安全从业者提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in cybersecurity applications but have also caused lower confidence due to problems like hallucinations and a lack of truthfulness. Existing benchmarks provide general evaluations but do not sufficiently address the practical and applied aspects of LLM performance in cybersecurity-specific tasks. To address this gap, we introduce the SECURE (Security Extraction, Understanding \& Reasoning Evaluation), a benchmark designed to assess LLMs performance in realistic cybersecurity scenarios. SECURE includes six datasets focussed on the Industrial Control System sector to evaluate knowledge extraction, understanding, and reasoning based on industry-standard sources. Our study evaluates seven state-of-the-art models on these tasks, providing insights into their strengths and weaknesses in cybersecurity contexts, and offer recommendations for improving LLMs reliability as cyber advisory tools.