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Toward Intelligent and Secure Cloud: Large Language Model Empowered Proactive Defense

Created by
  • Haebom

作者

Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du, Zihan Chen, Yuyu Zhao

概要

本稿では、クラウドコンピューティング環境で増加する多様で洗練されたサイバー攻撃、特にサービス拒否攻撃(DoS)に対する効果的な防御システムを紹介します。大規模な言語モデル(LLM)の能力を活用して開発されたLLM-PDと呼ばれる新しい防御アーキテクチャは、言語理解、データ分析、作業推論、行動計画、コード生成機能を通じて、さまざまなDoS脅威を事前に軽減します。 LLM-PDは、包括的なデータ分析と逐次推論を通じて効率的に意思決定を行い、動的に実行可能な防御メカニズムを作成および配布します。さらに、以前のインタラクションで得られた経験に基づいて、柔軟に独自に発展し、追加のトレーニングなしに新しい攻撃シナリオに適応できます。 3 つの異なる DoS 攻撃のケーススタディは、従来の方法と比較して、防御効果と効率性の観点から、LLM-PD の優れた性能を実証しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを活用した新しいクラウドセキュリティ防御アーキテクチャの提示
様々なDoS攻撃に対する効果的かつ効率的な防御の可能性を実証
自己学習と適応能力により継続的な脅威対応が可能
従来の防御システムよりも性能が向上
Limitations:
実際のクラウド環境での大規模なテスト結果の欠如
LLMの限界によるエラーの可能性の存在
LLM-PDの性能に対する長期的な安定性検証が必要
特定のタイプのDoS攻撃に対する偏りの可能性の存在
LLM-PDの実装と運用のためのコストとリソース消費の問題を考慮する必要性
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