Automating Cloud Security and Forensics Through a Secure-by-Design Generative AI Framework

📄 arXiv: 2604.03912 📥 PDF

作者: Dalal Alharthi, Ivan Roberto Kawaminami Garcia

分类: cs.CR, cs.AI, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出安全设计生成式AI框架，自动化云安全与取证，提升LLM安全性和取证准确性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 云安全 数字取证 大型语言模型 提示注入攻击 自动化 生成式AI 安全设计 事件响应

📋 核心要点

  1. 现有LLM在云安全取证中应用面临提示注入攻击的安全风险，且缺乏足够的取证严谨性，难以保证结果的可靠性。
  2. 提出集成PromptShield和CIAF的GenAI框架，PromptShield防御提示攻击，CIAF实现结构化取证推理，提升LLM安全性和取证准确性。
  3. 实验表明，PromptShield在攻击下分类性能显著提升，精确率、召回率和F1值均高于93%，CIAF提升了云日志中勒索软件检测的准确性。

📝 摘要（中文）

随着云环境日益复杂，网络安全和取证调查必须不断发展以应对新兴威胁。大型语言模型（LLM）在自动化日志分析和推理任务中展现出潜力，但它们仍然容易受到提示注入攻击，并且缺乏取证严谨性。为了应对这些双重挑战，我们提出了一个统一的、安全设计的GenAI框架，该框架集成了PromptShield和云调查自动化框架（CIAF）。PromptShield使用本体驱动的验证来标准化用户输入并减轻操纵，从而主动防御LLM免受对抗性提示的攻击。CIAF通过在取证过程的所有六个阶段进行结构化的、基于本体的推理，从而简化了云取证调查。我们在来自AWS和Microsoft Azure的真实数据集上评估了我们的系统，证明了LLM安全性和取证准确性的显着提高。实验结果表明，PromptShield在攻击条件下提高了分类性能，实现了高于93%的精确率、召回率和F1分数，而CIAF使用Likert转换的性能特征增强了云日志中的勒索软件检测准确性。我们的集成框架提高了云取证和基于LLM的系统的自动化、可解释性和可信度，为跨各种云基础设施的实时、AI驱动的事件响应提供了可扩展的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云环境中，利用大型语言模型（LLM）进行安全分析和取证时面临的安全风险和准确性问题。现有方法容易受到提示注入攻击，导致LLM被恶意利用，同时缺乏结构化的取证流程，难以保证分析结果的可靠性和完整性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个“安全设计”的生成式AI框架，通过PromptShield防御LLM免受恶意提示攻击，并利用CIAF框架实现结构化的云取证流程。这种设计旨在提高LLM在云安全领域的应用安全性和取证的准确性。

技术框架：该框架包含两个主要模块：PromptShield和CIAF。PromptShield负责防御LLM免受提示注入攻击，通过本体驱动的验证标准化用户输入。CIAF则是一个云调查自动化框架，通过结构化的、基于本体的推理，贯穿取证过程的六个阶段，实现自动化取证分析。两个模块协同工作，共同提升云安全和取证能力。

关键创新：该框架的关键创新在于将LLM的安全防御和结构化取证流程相结合，提出了一个统一的解决方案。PromptShield通过本体驱动的验证，有效降低了提示注入攻击的风险。CIAF则通过结构化的推理过程，提高了取证分析的准确性和可信度。

关键设计：PromptShield的关键设计在于其本体驱动的验证机制，通过预定义的本体知识库，对用户输入进行标准化和验证，从而识别并阻止恶意提示。CIAF的关键设计在于其结构化的取证流程，将取证过程分解为六个阶段，并在每个阶段应用基于本体的推理，确保取证过程的完整性和可追溯性。论文中使用了Likert转换的性能特征来增强勒索软件检测的准确性，但具体参数设置和网络结构等细节未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PromptShield在遭受提示注入攻击时，仍能保持较高的分类性能，精确率、召回率和F1分数均超过93%。CIAF通过使用Likert转换的性能特征，提高了云日志中勒索软件检测的准确性。这些结果验证了该框架在提升LLM安全性和取证准确性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于云安全事件响应、威胁情报分析、数字取证等领域。通过自动化和增强云安全分析与取证能力，可以帮助企业和组织更有效地应对云环境中的安全威胁，降低安全事件造成的损失，并为未来的AI驱动安全防御体系奠定基础。

📄 摘要（原文）

As cloud environments become increasingly complex, cybersecurity and forensic investigations must evolve to meet emerging threats. Large Language Models (LLMs) have shown promise in automating log analysis and reasoning tasks, yet they remain vulnerable to prompt injection attacks and lack forensic rigor. To address these dual challenges, we propose a unified, secure-by-design GenAI framework that integrates PromptShield and the Cloud Investigation Automation Framework (CIAF). PromptShield proactively defends LLMs against adversarial prompts using ontology-driven validation that standardizes user inputs and mitigates manipulation. CIAF streamlines cloud forensic investigations through structured, ontology-based reasoning across all six phases of the forensic process. We evaluate our system on real-world datasets from AWS and Microsoft Azure, demonstrating substantial improvements in both LLM security and forensic accuracy. Experimental results show PromptShield boosts classification performance under attack conditions, achieving precision, recall, and F1 scores above 93%, while CIAF enhances ransomware detection accuracy in cloud logs using Likert-transformed performance features. Our integrated framework advances the automation, interpretability, and trustworthiness of cloud forensics and LLM-based systems, offering a scalable foundation for real-time, AI-driven incident response across diverse cloud infrastructures.