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How Good LLM-Generated Password Policies Are?

Created by
  • Haebom

作者

Vivek Vaidya, Aditya Patwardhan, Ashish Kundu

概要

本論文では,大規模言語モデル(LLM)をサイバーセキュリティアクセス制御システムに適用することを研究した。具体的には、自然言語プロンプトを実行可能なpwquality.conf設定ファイルに変換するLLM生成パスワードポリシーの一貫性と正確性を調べます。 2つのアプローチ(追加の指示なしに事前訓練されたLLMの使用、pwquality.conf文書を提供する方法)によって生成された設定ファイルの健全性、正確性、一貫性を体系的に評価し、現世代のLLMの重要な課題を強調し、アクセス制御システムでLLMの展開を改善するための貴重な洞察を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways: LLMをアクセス制御システムに適用するときに発生する一貫性と正確性の問題を明確に示すことで、LLMベースのシステムを開発する際に考慮すべき重要な事項を示します。 LLMの出力予測不可能性の認識を高め、より安全で信頼性の高いシステム構築のための方向性を提供します。
Limitations:現在の世代のLLMに限定された研究結果であり、今後さらに発展したLLMの性能を反映していない可能性があります。 pwquality.conf設定ファイルの作成に集中するだけで、他の種類のアクセス制御システムまたはセキュリティポリシーでは一般化するのが難しい場合があります。評価指標の範囲は限られている可能性があり、さまざまな種類のプロンプトやより複雑なシナリオの実験が不足する可能性があります。
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