DFIR-Metric: A Benchmark Dataset for Evaluating Large Language Models in Digital Forensics and Incident Response
Created by
Haebom
저자
Bilel Cherif, Tamas Bisztray, Richard A. Dubniczky, Aaesha Aldahmani, Saeed Alshehhi, Norbert Tihanyi
개요
본 논문은 디지털 포렌식 및 인시던트 대응(DFIR) 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용 가능성과 한계를 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 DFIR-Metric을 제시합니다. DFIR-Metric은 지식 평가(산업 표준 인증 및 공식 문서에서 추출한 700개의 전문가 검토 다중 선택 질문), 현실적인 포렌식 과제(다단계 추론 및 증거 상관 관계를 테스트하는 150개의 CTF 스타일 작업), 실제 분석(NIST 컴퓨터 포렌식 도구 테스트 프로그램(CFTT)의 500개 디스크 및 메모리 포렌식 사례)의 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 14개의 LLM을 DFIR-Metric을 사용하여 평가하고, 정확도와 시행 간 일관성을 분석하였으며, 정확도가 거의 0에 가까운 시나리오에서 모델을 더 효과적으로 평가하기 위해 새로운 지표인 작업 이해 점수(TUS)를 도입했습니다. 모든 스크립트, 아티팩트 및 결과는 프로젝트 웹사이트(https://github.com/DFIR-Metric)에서 확인할 수 있습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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DFIR 분야에서 LLM의 성능을 종합적으로 평가할 수 있는 표준화된 벤치마크를 제공합니다.
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LLM의 정확도와 일관성을 측정하고 비교 분석하는 체계적인 방법론을 제시합니다.
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실제 포렌식 사례를 포함하여 LLM의 실용적인 활용 가능성을 평가합니다.
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저정확도 상황에서 모델 성능을 평가하는 새로운 지표(TUS)를 제안합니다.
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연구 결과와 데이터를 공개하여 다른 연구자들의 재현성과 후속 연구를 지원합니다.
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한계점:
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벤치마크에 사용된 LLM의 종류가 제한적일 수 있습니다.
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DFIR-Metric의 포괄성은 지속적인 업데이트와 개선을 통해 향상될 수 있습니다.
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실제 사건에 대한 적용 가능성을 완벽히 반영하지 못할 수 있습니다.
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TUS와 같은 새로운 지표의 일반적인 채택과 신뢰도에 대한 추가적인 검증이 필요할 수 있습니다.
