Weaponizing Language Models for Cybersecurity Offensive Operations: Automating Vulnerability Assessment Report Validation; A Review Paper

📄 arXiv: 2505.04265v1 📥 PDF

作者: Abdulrahman S Almuhaidib, Azlan Mohd Zain, Zalmiyah Zakaria, Izyan Izzati Kamsani, Abdulaziz S Almuhaidib

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-05-07

备注: Pre-print - Accepted for publication in the Proceedings of the International Computer Sciences and Informatics Conference (ICSIC-2024), published by AIP Publishing

💡 一句话要点

利用大型语言模型自动化漏洞评估报告验证，提升网络安全攻防能力

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

关键词: 大型语言模型 漏洞评估 报告验证 网络安全 自动化 自然语言处理 安全运营

📋 核心要点

  1. 现有漏洞评估报告验证过程耗时且容易出错，存在大量误报，影响安全效率。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLM）自动分析和验证漏洞评估报告，减少人工干预。
  3. 该方法旨在提高漏洞评估报告验证的准确性，减少误报，并增强整体安全态势。

📝 摘要（中文）

随着网络战日益复杂，亟需新的解决方案。大型语言模型（LLM）已成为网络安全防御和攻击策略中极具前景的工具。现有文献主要关注LLM的防御应用，而对其在攻击方面的应用，特别是漏洞评估（VA）报告验证方面的研究较少。本文旨在填补这一空白，探讨LLM在自动化和改进VA报告验证过程中的能力。通过对相关文献的批判性回顾，本文提出了一种新的方法，利用LLM自动化分析和验证VA报告，从而减少误报并提高效率。结果表明，LLM自动化可有效改进VA报告验证，提高准确性，减少人工干预，并增强安全态势。本文进一步证明了LLM在攻防两方面的能力，有助于制定更合适的网络安全策略和工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决漏洞评估（VA）报告验证过程中存在的效率低下和误报率高的问题。现有方法依赖人工分析，耗时且容易出错，导致安全团队需要花费大量时间来筛选和验证漏洞，降低了整体安全响应速度。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言处理能力，自动化分析VA报告中的漏洞描述、风险评估和修复建议等信息，从而判断漏洞的真实性和严重程度，减少误报。通过LLM的自动化分析，可以显著减少人工干预，提高验证效率。

技术框架：论文提出了一种基于LLM的VA报告验证框架，该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：将VA报告转换为LLM可以处理的文本格式。2) 特征提取：利用LLM提取报告中的关键信息，如漏洞描述、风险评分、修复建议等。3) 漏洞验证：使用LLM对提取的特征进行分析，判断漏洞的真实性和严重程度。4) 结果输出：生成验证后的VA报告，突出显示真实漏洞和潜在的误报。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于VA报告验证，实现了自动化分析和验证，显著提高了验证效率和准确性。与传统的人工验证方法相比，该方法可以大幅减少人工干预，降低误报率，并提高安全团队的响应速度。

关键设计：论文中关于LLM的具体选择、训练方式、prompt设计等关键技术细节未知。但可以推测，需要针对VA报告的特点，设计合适的prompt，引导LLM进行漏洞分析和验证。同时，可能需要使用少量标注数据对LLM进行微调，以提高其在VA报告验证任务上的性能。损失函数和网络结构等细节未知。

📊 实验亮点

由于这是一篇综述性文章，并没有提供具体的实验结果。但是，文章强调了利用LLM自动化验证VA报告的潜力，预期可以显著减少误报，提高验证效率，并增强安全态势。未来的研究可以关注如何设计有效的LLM模型和prompt，以及如何评估其在实际VA报告验证中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业安全运营中心（SOC）、漏洞管理平台和自动化渗透测试等领域。通过自动化漏洞评估报告验证，可以显著提高安全团队的工作效率，降低安全风险，并提升整体安全防御能力。未来，该技术有望与自动化安全工具集成，实现端到端的自动化安全管理。

📄 摘要（原文）

This, with the ever-increasing sophistication of cyberwar, calls for novel solutions. In this regard, Large Language Models (LLMs) have emerged as a highly promising tool for defensive and offensive cybersecurity-related strategies. While existing literature has focused much on the defensive use of LLMs, when it comes to their offensive utilization, very little has been reported-namely, concerning Vulnerability Assessment (VA) report validation. Consequentially, this paper tries to fill that gap by investigating the capabilities of LLMs in automating and improving the validation process of the report of the VA. From the critical review of the related literature, this paper hereby proposes a new approach to using the LLMs in the automation of the analysis and within the validation process of the report of the VA that could potentially reduce the number of false positives and generally enhance efficiency. These results are promising for LLM automatization for improving validation on reports coming from VA in order to improve accuracy while reducing human effort and security postures. The contribution of this paper provides further evidence about the offensive and defensive LLM capabilities and therefor helps in devising more appropriate cybersecurity strategies and tools accordingly.