SecBench: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmarking Dataset for LLMs in Cybersecurity
作者: Pengfei Jing, Mengyun Tang, Xiaorong Shi, Xing Zheng, Sen Nie, Shi Wu, Yong Yang, Xiapu Luo
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2024-12-30 (更新: 2025-01-06)
💡 一句话要点
SecBench：面向网络安全领域LLM的综合多维度评测基准数据集
🎯 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 评测基准 数据集 自动化评估
📋 核心要点
- 现有LLM评测基准缺乏对网络安全等特定领域的关注，且现有网络安全数据集存在数据量不足和题型单一等问题。
- SecBench通过收集开放数据和组织竞赛，构建了一个包含多题型、多语言、多能力层次的网络安全评测数据集。
- 利用LLM进行数据标注和自动评分代理构建，实现了对LLM在网络安全领域能力的全面评估，并在16个SOTA模型上验证了有效性。
📝 摘要（中文）
评估大型语言模型（LLMs）对于理解其在各种应用中的能力和局限性至关重要，包括自然语言处理和代码生成。现有的基准测试，如MMLU、C-Eval和HumanEval，评估了LLM的通用性能，但缺乏对特定专家领域（如网络安全）的关注。以往创建网络安全数据集的尝试面临着数据量不足和依赖多项选择题（MCQs）等局限性。为了解决这些差距，我们提出了SecBench，这是一个多维基准数据集，旨在评估LLM在网络安全领域的能力。SecBench包括各种格式（MCQs和简答题（SAQs））、不同能力水平（知识记忆和逻辑推理）、多种语言（中文和英文）以及各种子领域的问题。该数据集通过从开放来源收集高质量数据并组织网络安全问题设计竞赛来构建，最终得到44,823个MCQ和3,087个SAQ。特别地，我们使用强大且经济高效的LLM来（1）标记数据和（2）构建用于自动评估SAQ的评分代理。对16个SOTA LLM的基准测试结果证明了SecBench的可用性，它可以说是网络安全领域最大、最全面的基准数据集。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在通用领域的性能评估已经相对完善，但缺乏针对特定专家领域，如网络安全的专业评估基准。已有的网络安全数据集存在数据量不足，题型单一（主要为多项选择题），难以全面评估LLM在网络安全领域的知识掌握和推理能力。因此，如何构建一个全面、多维度的网络安全LLM评测基准是一个亟待解决的问题。
核心思路：SecBench的核心思路是通过构建一个包含多维度、多题型、多语言的网络安全数据集，来全面评估LLM在网络安全领域的知识和能力。通过结合开放数据收集和专家知识贡献，保证数据集的质量和多样性。同时，利用LLM自身的能力进行数据标注和自动评分，降低了数据集构建和评估的成本。
技术框架：SecBench的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从公开的网络安全资源中收集数据，并组织网络安全问题设计竞赛，鼓励专家贡献高质量的问题。2) 数据标注：利用LLM对收集到的数据进行标注，包括问题类型、难度等级、所属领域等。3) 数据清洗：人工审核和清洗标注后的数据，确保数据的准确性和一致性。4) 自动评分代理构建：利用LLM构建自动评分代理，用于评估LLM在简答题上的表现。5) 基准测试：使用SecBench对多个SOTA LLM进行基准测试，评估其在网络安全领域的性能。
关键创新：SecBench的关键创新在于：1) 构建了一个多维度、多题型、多语言的网络安全评测数据集，能够更全面地评估LLM在网络安全领域的知识和能力。2) 利用LLM自身的能力进行数据标注和自动评分，降低了数据集构建和评估的成本。3) 通过组织网络安全问题设计竞赛，引入了专家知识，保证了数据集的质量和多样性。
关键设计：SecBench数据集包含多项选择题（MCQs）和简答题（SAQs）两种题型，分别考察LLM的知识记忆和逻辑推理能力。数据集包含中文和英文两种语言，以支持不同语言模型的评估。数据集覆盖了多个网络安全子领域，如漏洞分析、恶意代码检测、网络攻防等。自动评分代理采用基于LLM的文本相似度匹配方法，将LLM的答案与标准答案进行比较，并给出评分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SecBench在16个SOTA LLM上进行了基准测试，结果表明不同LLM在网络安全领域的性能差异显著。例如，在知识记忆方面，一些LLM表现出色，但在逻辑推理方面则表现较差。SecBench的评估结果可以帮助用户选择适合特定网络安全任务的LLM，并指导LLM的进一步优化和改进。SecBench是目前规模最大、最全面的网络安全LLM评测基准。
🎯 应用场景
SecBench可用于评估LLM在网络安全领域的应用潜力，例如自动化漏洞分析、威胁情报分析、安全策略生成等。通过SecBench的评估，可以帮助研究人员和开发者更好地了解LLM在网络安全领域的优势和局限性，从而开发出更有效的网络安全应用。此外，SecBench还可以作为网络安全教育和培训的工具，帮助学生和从业人员提高网络安全技能。
📄 摘要（原文）
Evaluating Large Language Models (LLMs) is crucial for understanding their capabilities and limitations across various applications, including natural language processing and code generation. Existing benchmarks like MMLU, C-Eval, and HumanEval assess general LLM performance but lack focus on specific expert domains such as cybersecurity. Previous attempts to create cybersecurity datasets have faced limitations, including insufficient data volume and a reliance on multiple-choice questions (MCQs). To address these gaps, we propose SecBench, a multi-dimensional benchmarking dataset designed to evaluate LLMs in the cybersecurity domain. SecBench includes questions in various formats (MCQs and short-answer questions (SAQs)), at different capability levels (Knowledge Retention and Logical Reasoning), in multiple languages (Chinese and English), and across various sub-domains. The dataset was constructed by collecting high-quality data from open sources and organizing a Cybersecurity Question Design Contest, resulting in 44,823 MCQs and 3,087 SAQs. Particularly, we used the powerful while cost-effective LLMs to (1). label the data and (2). constructing a grading agent for automatic evaluation of SAQs. Benchmarking results on 16 SOTA LLMs demonstrate the usability of SecBench, which is arguably the largest and most comprehensive benchmark dataset for LLMs in cybersecurity. More information about SecBench can be found at our website, and the dataset can be accessed via the artifact link.