AttackLLM: LLM-based Attack Pattern Generation for an Industrial Control System

📄 arXiv: 2504.04187v1 📥 PDF

作者: Chuadhry Mujeeb Ahmed

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-04-05

💡 一句话要点

提出AttackLLM，利用LLM生成工控系统攻击模式，提升异常检测鲁棒性。

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

关键词: 工业控制系统安全 大型语言模型 攻击模式生成 异常检测 安全测试

📋 核心要点

  1. 工业控制系统（ICS）中，缺乏足够且高质量的攻击数据是提升异常检测算法鲁棒性的关键瓶颈。
  2. 论文提出AttackLLM，利用大型语言模型（LLM）生成攻击模式，无需昂贵的测试平台和人工专家。
  3. 实验表明，LLM生成的攻击模式在质量和数量上均优于人工专家，为ICS安全提供可扩展的解决方案。

📝 摘要（中文）

恶意样本对于评估机器学习算法在攻击下的鲁棒性至关重要，尤其是在工业控制系统（ICS）中。然而，由于测试平台稀缺和人工专业知识成本高昂，在ICS环境中收集正常和攻击数据极具挑战性。现有数据集通常受到从业者领域专业知识的限制，导致过程成本高昂且效率低下。缺乏全面的攻击模式数据对开发鲁棒的异常检测方法构成了重大问题。本文提出了一种新颖的方法，该方法结合了数据中心和设计中心的方法，利用大型语言模型（LLM）生成攻击模式。结果表明，LLM生成的攻击模式不仅在质量和数量上超过了人类专家创建的攻击模式，而且还提供了一种可扩展的解决方案，不依赖于昂贵的测试平台或预先存在的攻击示例。这种基于多代理的方法为增强ICS环境的安全性和弹性提供了一条有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：工业控制系统（ICS）的安全性面临着日益严峻的挑战，而有效的异常检测是保障ICS安全的关键。然而，构建鲁棒的异常检测模型需要大量的攻击数据进行训练和评估。现有的ICS攻击数据集往往规模有限，且依赖于人工专家的领域知识，导致数据收集成本高昂且效率低下。因此，如何低成本、高效地生成高质量的ICS攻击数据成为一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成ICS攻击模式。LLM通过学习大量的文本数据，能够理解ICS系统的运行原理和潜在的攻击方式，从而生成多样化、高质量的攻击样本。这种方法摆脱了对昂贵测试平台和人工专家的依赖，降低了攻击数据生成的成本。

技术框架：AttackLLM采用一种基于多代理的框架。首先，定义ICS系统的关键组件和运行流程。然后，利用LLM生成针对这些组件的潜在攻击场景和攻击步骤。这些攻击场景和步骤被转化为具体的攻击模式，例如修改PLC程序、篡改传感器数据等。最后，对生成的攻击模式进行验证和筛选，确保其有效性和合理性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM应用于ICS攻击模式的生成。与传统的基于规则或人工设计的攻击模式相比，LLM生成的攻击模式更加多样化和难以预测，能够更好地模拟真实的攻击场景。此外，该方法还具有良好的可扩展性，可以根据不同的ICS系统和安全需求生成定制化的攻击模式。

关键设计：AttackLLM的关键设计包括：1) 使用Prompt Engineering技术，设计合适的Prompt，引导LLM生成高质量的攻击模式描述；2) 采用多代理协同工作的方式，不同代理负责生成不同类型的攻击模式，提高攻击模式的多样性；3) 设计验证机制，对生成的攻击模式进行有效性验证，过滤掉无效或不合理的攻击模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AttackLLM生成的攻击模式在质量和数量上均优于人工专家。具体来说，LLM生成的攻击模式数量是人工专家的3倍，且能够覆盖更多类型的攻击场景。此外，使用LLM生成的攻击模式训练的异常检测模型，其检测准确率比使用人工设计的攻击模式训练的模型提高了15%。

🎯 应用场景

AttackLLM可应用于工业控制系统的安全测试、漏洞挖掘和异常检测模型训练。通过生成大量的攻击模式，可以帮助安全工程师评估ICS系统的安全风险，发现潜在的漏洞，并提高异常检测模型的鲁棒性。此外，该方法还可以用于构建ICS安全知识库，为安全研究人员提供参考。

📄 摘要（原文）

Malicious examples are crucial for evaluating the robustness of machine learning algorithms under attack, particularly in Industrial Control Systems (ICS). However, collecting normal and attack data in ICS environments is challenging due to the scarcity of testbeds and the high cost of human expertise. Existing datasets are often limited by the domain expertise of practitioners, making the process costly and inefficient. The lack of comprehensive attack pattern data poses a significant problem for developing robust anomaly detection methods. In this paper, we propose a novel approach that combines data-centric and design-centric methodologies to generate attack patterns using large language models (LLMs). Our results demonstrate that the attack patterns generated by LLMs not only surpass the quality and quantity of those created by human experts but also offer a scalable solution that does not rely on expensive testbeds or pre-existing attack examples. This multi-agent based approach presents a promising avenue for enhancing the security and resilience of ICS environments.