CyberPal.AI: Empowering LLMs with Expert-Driven Cybersecurity Instructions

📄 arXiv: 2408.09304v1 📥 PDF

作者: Matan Levi, Yair Alluouche, Daniel Ohayon, Anton Puzanov

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-17

💡 一句话要点

CyberPal.AI：利用专家驱动的指令增强LLM在网络安全领域的应用

🎯 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 指令微调 专家知识 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有LLM在网络安全等专业领域应用面临挑战，缺乏领域知识和遵循复杂安全指令的能力。
  2. 提出SecKnowledge和CyberPal.AI，利用专家知识构建指令数据集，微调LLM以提升安全领域的性能。
  3. 实验结果表明，CyberPal.AI相比基线模型平均提升高达24%，验证了专家驱动指令数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，为各种应用提供了多功能能力。然而，它们在复杂的、特定领域的任务（如网络安全）中的应用常常面临重大挑战。本研究介绍了SecKnowledge和CyberPal.AI，旨在解决这些挑战并训练安全专家LLM。SecKnowledge是一个领域知识驱动的网络安全指令数据集，通过多阶段生成过程，精心设计，融合了多年积累的领域专家知识。CyberPal.AI指的是一系列使用SecKnowledge进行微调的LLM，旨在构建能够回答和遵循复杂安全相关指令的安全专业LLM。此外，我们还引入了SecKnowledge-Eval，这是一个全面而多样的网络安全评估基准，由我们专门开发的一套广泛的网络安全任务组成，用于评估LLM在网络安全领域的表现，以及其他公开可用的安全基准。结果表明，与基线模型相比，平均改进高达24%，突显了我们的专家驱动指令数据集生成过程的优势。这些发现有助于推动基于AI的网络安全应用的发展，为能够增强威胁搜寻和调查过程的安全专家LLM铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在通用自然语言处理任务中表现出色，但在网络安全等专业领域，由于缺乏特定领域的知识和遵循复杂安全指令的能力，其性能受到限制。现有的方法通常依赖于通用数据集进行训练，无法充分满足网络安全任务的需求，导致在威胁检测、漏洞分析等方面表现不佳。

核心思路：本研究的核心思路是利用网络安全专家的知识，构建一个高质量的指令数据集（SecKnowledge），然后使用该数据集对LLM进行微调，从而使LLM具备更强的网络安全专业能力。通过专家驱动的数据生成过程，确保数据集包含丰富、准确的网络安全知识和指令，从而提升LLM在安全任务中的表现。

技术框架：该研究的技术框架主要包括三个部分：1) SecKnowledge数据集的构建；2) CyberPal.AI模型的微调；3) SecKnowledge-Eval评估基准的建立。SecKnowledge数据集通过多阶段生成过程，融合了网络安全专家的知识。CyberPal.AI模型使用SecKnowledge数据集进行微调，使其能够更好地理解和执行安全相关的指令。SecKnowledge-Eval评估基准用于全面评估CyberPal.AI模型在各种网络安全任务中的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个专家驱动的指令数据集生成过程，用于构建SecKnowledge数据集。与传统的数据集生成方法相比，该方法能够更好地利用领域专家的知识，生成更准确、更丰富的网络安全指令数据。此外，该研究还提出了SecKnowledge-Eval评估基准，用于全面评估LLM在网络安全领域的性能。

关键设计：SecKnowledge数据集的构建采用了多阶段生成过程，包括指令生成、指令编辑和指令验证等阶段。在指令生成阶段，网络安全专家根据预定义的模板和知识库生成初始指令。在指令编辑阶段，专家对生成的指令进行修改和完善，确保指令的准确性和完整性。在指令验证阶段，专家对编辑后的指令进行验证，确保指令的质量。CyberPal.AI模型使用标准的微调方法，采用交叉熵损失函数进行训练。SecKnowledge-Eval评估基准包含多种网络安全任务，如威胁检测、漏洞分析和恶意代码识别等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用SecKnowledge数据集微调的CyberPal.AI模型在SecKnowledge-Eval评估基准上取得了显著的性能提升，平均提升高达24%。与基线模型相比，CyberPal.AI在威胁检测、漏洞分析等任务中表现更出色，验证了专家驱动指令数据集的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化威胁搜寻、漏洞分析、安全事件响应等领域。CyberPal.AI模型可以作为安全分析师的助手，帮助他们更快地识别和解决安全问题。未来，该技术有望应用于智能安全运营中心（SOC），提升安全防护能力，降低人工成本。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing (NLP), providing versatile capabilities across various applications. However, their application to complex, domain-specific tasks, such as cyber-security, often faces substantial challenges. In this study, we introduce SecKnowledge and CyberPal.AI to address these challenges and train security-expert LLMs. SecKnowledge is a domain-knowledge-driven cyber-security instruction dataset, meticulously designed using years of accumulated expert knowledge in the domain through a multi-phase generation process. CyberPal.AI refers to a family of LLMs fine-tuned using SecKnowledge, aimed at building security-specialized LLMs capable of answering and following complex security-related instructions. Additionally, we introduce SecKnowledge-Eval, a comprehensive and diverse cyber-security evaluation benchmark, composed of an extensive set of cyber-security tasks we specifically developed to assess LLMs in the field of cyber-security, along with other publicly available security benchmarks. Our results show a significant average improvement of up to 24% over the baseline models, underscoring the benefits of our expert-driven instruction dataset generation process. These findings contribute to the advancement of AI-based cyber-security applications, paving the way for security-expert LLMs that can enhance threat-hunting and investigation processes.