Scalable and Ethical Insider Threat Detection through Data Synthesis and Analysis by LLMs

📄 arXiv: 2502.07045v2 📥 PDF

作者: Haywood Gelman, John D. Hastings

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-04-07)

备注: 6 pages, 0 figures, 8 tables

期刊: 2025 IEEE 13th International Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS)

DOI: 10.1109/ISDFS65363.2025.11012066

💡 一句话要点

利用LLM合成数据与分析，实现可扩展且符合伦理的内部威胁检测

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

关键词: 内部威胁检测 大型语言模型 合成数据生成 情感分析 伦理数据 可扩展性 求职网站评论

📋 核心要点

  1. 内部威胁因其访问权限而影响巨大，但现有方法难以在保护隐私的前提下有效识别。
  2. 利用LLM生成合成数据，克服数据伦理限制，并使用LLM进行情感分析，检测内部威胁。
  3. 实验表明LLM在合成数据上能有效识别威胁情绪，但在真实数据上仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

内部威胁对组织的影响远超其数量，这是由于内部人员可以访问系统、信息和基础设施。例如，匿名用户在求职网站上提交的评论就构成了一种内部威胁风险。本研究探讨了大型语言模型（LLMs）分析和检测求职网站评论中内部威胁情绪的潜力。为了解决伦理数据收集问题，本研究利用LLMs生成合成数据，并结合现有的工作评论数据集。通过将LLMs生成的情感评分与专家人工评分进行比较分析，结果表明，在大多数情况下，LLMs的评估与人类评估一致，从而有效地识别了细微的威胁情绪指标。LLMs在人工生成数据上的表现低于合成数据，这表明在评估真实世界数据方面仍有改进空间。文本多样性分析发现，人工生成数据集和LLM生成数据集之间存在差异，合成数据的多样性略低。总体而言，结果表明LLMs适用于内部威胁检测，并为内部情绪测试提供了一种可扩展的解决方案，克服了与数据获取相关的伦理和后勤障碍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决内部威胁检测中数据获取的伦理问题和可扩展性问题。现有方法依赖于真实用户数据，这引发了隐私泄露的担忧，并且难以大规模获取。因此，需要一种既能有效检测内部威胁，又能保护用户隐私的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）生成合成数据，并使用LLMs进行情感分析，从而在不依赖真实用户数据的情况下，实现内部威胁检测。这种方法既解决了数据获取的伦理问题，又具有可扩展性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用LLM生成合成的求职网站评论数据；2) 使用LLM对合成数据和真实数据进行情感分析，生成情感评分；3) 将LLM生成的情感评分与专家人工评分进行比较，评估LLM的性能；4) 进行文本多样性分析，比较合成数据和真实数据的差异。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM生成合成数据，从而克服了数据获取的伦理和后勤障碍。与现有方法相比，该方法不需要依赖真实用户数据，从而保护了用户隐私，并且可以大规模生成数据，实现可扩展的内部威胁检测。

关键设计：论文使用了现成的LLM模型（具体模型未知）进行数据生成和情感分析。情感分析任务中，LLM被用于生成情感评分，并与人工评分进行比较。文本多样性分析使用了标准的多样性指标（具体指标未知）。论文没有详细说明LLM的微调或训练过程，以及损失函数和网络结构等技术细节，这些信息属于未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在合成数据上能够有效地识别威胁情绪，其性能与专家人工评分基本一致。虽然LLM在真实数据上的表现略低于合成数据，但仍然具有一定的参考价值。文本多样性分析显示，合成数据的多样性略低于真实数据，这表明在未来的研究中，需要进一步提高合成数据的真实性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业安全领域，帮助企业在保护员工隐私的前提下，及时发现潜在的内部威胁。通过持续监控员工在公共平台上的情绪表达，企业可以提前预警，采取相应的干预措施，降低内部威胁事件发生的风险。此外，该方法还可以扩展到其他需要进行情感分析的场景，例如舆情监控、客户服务等。

📄 摘要（原文）

Insider threats wield an outsized influence on organizations, disproportionate to their small numbers. This is due to the internal access insiders have to systems, information, and infrastructure. %One example of this influence is where anonymous respondents submit web-based job search site reviews, an insider threat risk to organizations. Signals for such risks may be found in anonymous submissions to public web-based job search site reviews. This research studies the potential for large language models (LLMs) to analyze and detect insider threat sentiment within job site reviews. Addressing ethical data collection concerns, this research utilizes synthetic data generation using LLMs alongside existing job review datasets. A comparative analysis of sentiment scores generated by LLMs is benchmarked against expert human scoring. Findings reveal that LLMs demonstrate alignment with human evaluations in most cases, thus effectively identifying nuanced indicators of threat sentiment. The performance is lower on human-generated data than synthetic data, suggesting areas for improvement in evaluating real-world data. Text diversity analysis found differences between human-generated and LLM-generated datasets, with synthetic data exhibiting somewhat lower diversity. Overall, the results demonstrate the applicability of LLMs to insider threat detection, and a scalable solution for insider sentiment testing by overcoming ethical and logistical barriers tied to data acquisition.