SecQA: A Concise Question-Answering Dataset for Evaluating Large Language Models in Computer Security

📄 arXiv: 2312.15838v1 📥 PDF

作者: Zefang Liu

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2023-12-26

💡 一句话要点

提出SecQA：用于评估大型语言模型在计算机安全领域能力的问答数据集

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

关键词: 计算机安全 大型语言模型 问答数据集 安全评估 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在计算机安全领域的知识和推理能力缺乏系统性的评估和基准。
  2. 构建SecQA数据集，利用GPT-4生成选择题，涵盖计算机安全的核心概念和实践应用。
  3. 通过对主流LLM的评估，揭示了它们在安全领域的优势与不足，为后续研究提供参考。

📝 摘要（中文）

本文介绍SecQA，这是一个专门为评估大型语言模型（LLM）在计算机安全领域性能而量身定制的新数据集。SecQA利用GPT-4基于《计算机系统安全：成功规划》教科书生成的选择题，旨在评估LLM对安全原则的理解和应用。我们详细介绍了SecQA的结构和意图，它包括两个复杂度递增的版本，以便在不同的难度级别上提供简洁的评估。此外，我们使用0-shot和5-shot学习设置，对包括GPT-3.5-Turbo、GPT-4、Llama-2、Vicuna、Mistral和Zephyr模型在内的著名LLM进行了广泛的评估。我们的结果，包含在SecQA v1和v2数据集中，突出了这些模型在计算机安全背景下不同的能力和局限性。这项研究不仅提供了对LLM当前在理解安全相关内容方面的状态的见解，还将SecQA确立为该关键研究领域未来发展的基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLMs）在计算机安全领域的知识掌握和应用能力的问题。现有方法缺乏一个专门针对安全领域、具有良好结构和难度的评估基准，难以准确衡量LLMs的安全能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的问答数据集SecQA，该数据集基于计算机安全领域的权威教材，并由GPT-4生成选择题，从而确保数据集的专业性和难度。通过在SecQA上评估不同的LLMs，可以系统地了解它们在安全领域的表现。

技术框架：SecQA数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择《计算机系统安全：成功规划》作为知识来源；2) 使用GPT-4生成选择题，并设计两种难度版本（v1和v2）；3) 对生成的题目进行人工审核和校对，确保质量；4) 使用0-shot和5-shot学习设置，在SecQA上评估GPT-3.5-Turbo、GPT-4、Llama-2、Vicuna、Mistral和Zephyr等主流LLMs。

关键创新：SecQA的关键创新在于其数据集的构建方法和领域专注性。与通用问答数据集不同，SecQA专注于计算机安全领域，能够更准确地评估LLMs在该领域的专业能力。此外，利用GPT-4生成题目，并进行人工审核，保证了数据集的质量和多样性。

关键设计：SecQA包含两个版本，v1和v2，难度逐渐增加。评估过程中，采用0-shot和5-shot两种学习设置，以考察LLMs在不同条件下的表现。选择GPT-3.5-Turbo、GPT-4、Llama-2、Vicuna、Mistral和Zephyr等主流LLMs作为评估对象，以获得更全面的结果。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在SecQA上的表现优于其他模型，但即使是GPT-4在某些安全概念上也存在理解不足。SecQA v2的难度明显高于v1，对LLM提出了更高的挑战。5-shot学习能够提升部分模型的性能，但提升幅度有限，表明LLM在安全领域的知识迁移能力仍有待提高。

🎯 应用场景

SecQA数据集可用于评估和提升大型语言模型在计算机安全领域的应用能力，例如漏洞分析、安全策略制定、恶意代码检测等。该研究有助于开发更智能、更可靠的安全工具，并为安全从业人员提供更好的辅助支持，从而提升整体网络安全水平。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce SecQA, a novel dataset tailored for evaluating the performance of Large Language Models (LLMs) in the domain of computer security. Utilizing multiple-choice questions generated by GPT-4 based on the "Computer Systems Security: Planning for Success" textbook, SecQA aims to assess LLMs' understanding and application of security principles. We detail the structure and intent of SecQA, which includes two versions of increasing complexity, to provide a concise evaluation across various difficulty levels. Additionally, we present an extensive evaluation of prominent LLMs, including GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Llama-2, Vicuna, Mistral, and Zephyr models, using both 0-shot and 5-shot learning settings. Our results, encapsulated in the SecQA v1 and v2 datasets, highlight the varying capabilities and limitations of these models in the computer security context. This study not only offers insights into the current state of LLMs in understanding security-related content but also establishes SecQA as a benchmark for future advancements in this critical research area.