Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Hướng tới đám mây thông minh và an toàn: Mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ phòng thủ chủ động

Created by
  • Haebom

Tác giả

Chu Ngọc Dương, Quảng Thành, Kang Du, Zihan Chen, Yuyu Zhao

Phác thảo

Bài báo này trình bày một hệ thống phòng thủ hiệu quả chống lại sự đa dạng và tinh vi ngày càng tăng của các cuộc tấn công mạng, đặc biệt là các cuộc tấn công Từ chối Dịch vụ (DoS), trong môi trường điện toán đám mây. Tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), kiến trúc phòng thủ mới này, được gọi là LLM-PD, chủ động giảm thiểu các mối đe dọa DoS khác nhau thông qua việc hiểu ngôn ngữ, phân tích dữ liệu, suy luận tác vụ, lập kế hoạch hành động và tạo mã. LLM-PD đưa ra quyết định hiệu quả thông qua phân tích dữ liệu toàn diện và suy luận tuần tự, tạo ra và triển khai các cơ chế phòng thủ có thể thực thi một cách linh hoạt. Hơn nữa, nó linh hoạt phát triển dựa trên kinh nghiệm thu được từ các tương tác trước đó và thích ứng với các kịch bản tấn công mới mà không cần đào tạo thêm. Thông qua các nghiên cứu điển hình về ba cuộc tấn công DoS khác nhau, chúng tôi chứng minh hiệu quả phòng thủ vượt trội của LLM-PD so với các phương pháp hiện có.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Kiến trúc phòng thủ bảo mật đám mây mới tận dụng LLM
Đã Chứng minh được khả năng phòng thủ hiệu quả và hiệu suất cao chống lại nhiều cuộc tấn công DoS khác nhau
Khả năng tự học và thích ứng cho phép phản ứng liên tục với các mối đe dọa.
Thể hiện hiệu suất được cải thiện so với các hệ thống phòng thủ hiện có
Limitations:
Thiếu kết quả thử nghiệm quy mô lớn trong môi trường đám mây thực tế
Khả năng xảy ra lỗi do hạn chế của LLM
Cần phải xác minh tính ổn định lâu dài của hiệu suất LLM-PD.
Có khả năng thiên vị một số loại tấn công DoS.
Cần cân nhắc đến các vấn đề về chi phí và tiêu thụ tài nguyên liên quan đến việc triển khai và vận hành LLM-PD.
👍