From COBIT to ISO 42001: Evaluating Cybersecurity Frameworks for Opportunities, Risks, and Regulatory Compliance in Commercializing Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15770v1 📥 PDF

作者: Timothy R. McIntosh, Teo Susnjak, Tong Liu, Paul Watters, Raza Nowrozy, Malka N. Halgamuge

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2024-02-24

DOI: 10.1016/j.cose.2024.103964

💡 一句话要点

评估网络安全框架以支持大语言模型的安全整合

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 网络安全 大语言模型 风险管理 合规性 GRC框架 ISO 42001 专家验证 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的网络安全框架在大语言模型的风险监督方面存在不足，无法全面应对其多样化的风险。
  2. 本研究通过定性分析和专家验证，提出将人类专家验证过程整合进网络安全框架，以提升其对LLM的支持能力。
  3. 研究结果表明，ISO 42001:2023在支持LLM机会方面最为全面，而所有框架均需改进以应对LLM的复杂风险。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了四个主要网络安全治理、风险和合规（GRC）框架——NIST CSF 2.0、COBIT 2019、ISO 27001:2022和最新的ISO 42001:2023——在采用大语言模型（LLMs）时的整合准备情况，分析了机会、风险和合规性。通过定性内容分析和专家验证，我们发现这些框架在LLM风险监督方面存在不足，同时ISO 42001:2023为LLM机会提供了最全面的支持，而COBIT 2019与即将出台的欧盟人工智能法案最为契合。研究表明，所有评估的框架都需要改进，以更有效地应对与LLMs相关的多方面风险，强调了其持续演变的紧迫性。我们建议将人类专家验证过程整合进网络安全框架，以支持LLM的安全和合规整合，并讨论了网络安全GRC框架的持续演变对LLM安全整合的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有网络安全框架在大语言模型整合中的不足，尤其是在风险监督和合规性方面的挑战。现有方法未能全面应对LLMs带来的多样化风险。

核心思路：论文提出通过整合人类专家验证过程，增强网络安全框架的有效性，以支持大语言模型的安全整合。这种设计旨在提升框架的适应性和响应能力。

技术框架：研究采用定性内容分析方法，结合专家验证，评估四个主要GRC框架的整合准备情况。主要模块包括框架评估、风险分析和专家反馈。

关键创新：最重要的创新点在于引入人类专家验证过程，以增强网络安全框架对LLMs的支持能力。这一方法与传统的框架评估方式有本质区别，强调了人类在风险管理中的重要性。

关键设计：研究中涉及的关键设计包括对四个GRC框架的比较分析，特别是ISO 42001:2023在AI管理系统中的应用，以及对COBIT 2019与欧盟AI法案的对比分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究结果显示，ISO 42001:2023在支持大语言模型的机会方面提供了最全面的框架，而COBIT 2019与即将实施的欧盟AI法案最为契合。所有评估的框架均需改进，以更有效地应对LLMs的多样化风险。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业在整合大语言模型时的网络安全策略制定、合规性检查以及风险管理。通过改进网络安全框架，企业能够更有效地应对与LLMs相关的安全挑战，确保技术的安全和合规使用。

📄 摘要（原文）

This study investigated the integration readiness of four predominant cybersecurity Governance, Risk and Compliance (GRC) frameworks - NIST CSF 2.0, COBIT 2019, ISO 27001:2022, and the latest ISO 42001:2023 - for the opportunities, risks, and regulatory compliance when adopting Large Language Models (LLMs), using qualitative content analysis and expert validation. Our analysis, with both LLMs and human experts in the loop, uncovered potential for LLM integration together with inadequacies in LLM risk oversight of those frameworks. Comparative gap analysis has highlighted that the new ISO 42001:2023, specifically designed for Artificial Intelligence (AI) management systems, provided most comprehensive facilitation for LLM opportunities, whereas COBIT 2019 aligned most closely with the impending European Union AI Act. Nonetheless, our findings suggested that all evaluated frameworks would benefit from enhancements to more effectively and more comprehensively address the multifaceted risks associated with LLMs, indicating a critical and time-sensitive need for their continuous evolution. We propose integrating human-expert-in-the-loop validation processes as crucial for enhancing cybersecurity frameworks to support secure and compliant LLM integration, and discuss implications for the continuous evolution of cybersecurity GRC frameworks to support the secure integration of LLMs.