ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models

📄 arXiv: 2412.04756v2 📥 PDF

作者: Shivansh Chopra, Hussain Ahmad, Diksha Goel, Claudia Szabo

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-05-20)

💡 一句话要点

ChatNVD：利用大型语言模型改进网络安全漏洞评估

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

关键词: 网络安全 漏洞评估 大型语言模型 自然语言处理 GPT-4o Mini

📋 核心要点

  1. 现有漏洞评估方法依赖于抽象框架，理解困难，易被利用，导致严重网络攻击。
  2. ChatNVD利用大型语言模型和NVD数据库，生成易于理解的漏洞摘要，辅助安全分析。
  3. 实验表明，GPT-4o Mini在漏洞识别、解释方面表现最佳，准确率超过92%，错误率最低。

📝 摘要（中文）

软件系统中日益增长的网络安全漏洞及其复杂性，凸显了对更强大、更有效的漏洞评估方法的需求。然而，现有方法通常依赖于高度技术性和抽象的框架，这阻碍了理解并增加了被利用的可能性，从而导致严重的网络攻击。本文介绍了ChatNVD，这是一种由大型语言模型（LLM）驱动的支持工具，它利用国家漏洞数据库（NVD）生成易于理解、上下文丰富的软件漏洞摘要。我们开发了ChatNVD的三个变体，分别使用OpenAI的GPT-4o Mini、Meta的LLaMA 3和Google的Gemini 1.5 Pro。为了评估它们的性能，我们进行了一项比较评估，重点关注它们识别、解释和解释软件漏洞的能力。结果表明，GPT-4o Mini优于其他模型，实现了超过92%的准确率和最低的错误率，使其成为现实世界漏洞评估中最可靠的选择。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全漏洞日益复杂和频繁，传统的漏洞评估方法依赖于技术性强、抽象的框架，普通用户难以理解，增加了漏洞被利用的风险。因此，如何将专业性的漏洞信息转化为易于理解的形式，降低安全风险，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的自然语言处理能力，将国家漏洞数据库（NVD）中的技术性漏洞描述转化为易于理解的摘要信息。通过LLM对漏洞信息进行提炼、解释和上下文补充，降低用户理解漏洞信息的门槛。

技术框架：ChatNVD的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据获取模块：从NVD获取最新的漏洞信息。2) LLM集成模块：集成GPT-4o Mini、LLaMA 3和Gemini 1.5 Pro三种不同的LLM。3) 摘要生成模块：利用LLM对漏洞信息进行处理，生成易于理解的摘要。4) 评估模块：对不同LLM生成的摘要进行评估，比较其准确性和可靠性。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于网络安全漏洞评估领域，并构建了一个实用的漏洞信息辅助工具ChatNVD。与传统方法相比，ChatNVD能够自动生成易于理解的漏洞摘要，降低了用户理解漏洞信息的难度，提高了漏洞评估的效率。

关键设计：论文的关键设计在于对三种不同的LLM（GPT-4o Mini、LLaMA 3和Gemini 1.5 Pro）进行了对比评估，并选择了性能最佳的GPT-4o Mini作为ChatNVD的核心引擎。此外，论文还设计了一套评估指标，用于衡量LLM生成的漏洞摘要的准确性和可靠性。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于LLM本身的设计。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o Mini在漏洞识别、解释和总结方面表现最佳，准确率超过92%，错误率最低，显著优于LLaMA 3和Gemini 1.5 Pro。这表明GPT-4o Mini在处理网络安全漏洞信息方面具有更强的能力，是构建实用漏洞评估工具的理想选择。

🎯 应用场景

ChatNVD可应用于企业安全团队、软件开发者和普通用户，帮助他们快速理解软件漏洞信息，及时采取安全措施，降低网络安全风险。该研究的成果有助于提高网络安全意识，促进更安全的软件开发实践，并为未来的自动化漏洞分析工具提供参考。

📄 摘要（原文）

The increasing frequency and sophistication of cybersecurity vulnerabilities in software systems underscores the need for more robust and effective vulnerability assessment methods. However, existing approaches often rely on highly technical and abstract frameworks, which hinder understanding and increase the likelihood of exploitation, resulting in severe cyberattacks. In this paper, we introduce ChatNVD, a support tool powered by Large Language Models (LLMs) that leverages the National Vulnerability Database (NVD) to generate accessible, context-rich summaries of software vulnerabilities. We develop three variants of ChatNVD, utilizing three prominent LLMs: GPT-4o Mini by OpenAI, LLaMA 3 by Meta, and Gemini 1.5 Pro by Google. To evaluate their performance, we conduct a comparative evaluation focused on their ability to identify, interpret, and explain software vulnerabilities. Our results demonstrate that GPT-4o Mini outperforms the other models, achieving over 92% accuracy and the lowest error rates, making it the most reliable option for real-world vulnerability assessment.