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MICHAE~1.PDF

上传人: 张** 编号:175526 2024-09-13 27页 3.41MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLMs)在网络安全领域的应用及其潜在的 offensive cyber 威胁。研究指出,尽管 LLMs 在许多方面具有强大的功能,但目前缺乏对其在实际网络安全操作中可能带来的风险的全面评估。文章提出了当前评估 LLM 安全性的方法存在问题,包括缺乏系统性的评估框架、难以测试以及评估结果不清晰等。 核心数据包括:804K public LLMs (HuggingFace)、3.5K public “cyber” datasets (HuggingFace)、ChatGPT 拥有 1-1.5T 参数。研究提出了一种新的评估方法——CyberLayer Simulation,并介绍了 TACTL(Threat Actor Competency Test for LLMs)测试,覆盖了所有 14 个 MITRE ATT&CK 战术和 46 个 MITRE ATT&CK 技术。 关键点包括:1) LLMs 在网络安全领域的应用及潜在风险;2) 现有评估 LLM 安全性的方法存在问题;3) 提出了一种新的评估方法——CyberLayer Simulation;4) 介绍了 TACTL 测试,覆盖了所有 14 个 MITRE ATT&CK 战术和 46 个 MITRE ATT&CK 技术;5) 呼吁建立可重复、自动化的评估标准,以评估 LLMs 的系统性 OCO 能力。
"AI在网络战中的潜在风险有哪些?" "如何评估大型语言模型在网络领域的应用风险?" "如何确保AI技术在网络防御中的安全性和可靠性?"
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