Crimson: Empowering Strategic Reasoning in Cybersecurity through Large Language Models

📄 arXiv: 2403.00878v1 📥 PDF

作者: Jiandong Jin, Bowen Tang, Mingxuan Ma, Xiao Liu, Yunfei Wang, Qingnan Lai, Jia Yang, Changling Zhou

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-03-01

备注: 9 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出Crimson以增强网络安全中的战略推理能力

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

关键词: 网络安全 战略推理 大型语言模型 数据合成 CVE MITRE ATT&CK 检索感知训练 领域特定微调

📋 核心要点

  1. 现有网络安全方法在战略推理能力上存在不足，难以有效预判和应对复杂的威胁。
  2. Crimson系统通过将CVE与MITRE ATT&CK技术关联，结合人机协作数据合成，提升了LLMs的推理能力。
  3. 实验结果显示，经过微调的LLM在战略推理任务中表现接近GPT-4，且幻觉和错误率显著降低。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Crimson，一个增强大型语言模型（LLMs）在网络安全领域战略推理能力的系统。通过将CVE与MITRE ATT&CK技术关联，Crimson推动了威胁预判和战略防御工作。我们定义并评估了网络安全战略任务，并实施了全面的人机协作数据合成工作流程，以开发CVE到ATT&CK映射（CVEM）数据集。我们通过一种新颖的检索感知训练（RAT）过程及其改进版本RAT-R，进一步提升了LLMs的推理能力。研究结果表明，经过我们技术微调的一个拥有70亿参数的LLM，其性能接近GPT-4，表现出明显更低的幻觉和错误率，并在战略推理任务中超越其他模型。此外，针对特定领域的嵌入模型微调显著提升了网络安全上下文中的性能，强调了我们方法的有效性。通过利用Crimson将原始漏洞数据转化为结构化和可操作的洞察，我们增强了主动网络安全防御能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有网络安全领域中大型语言模型在战略推理能力不足的问题，现有方法在威胁预判和防御策略制定上存在局限性。

核心思路：Crimson通过将CVE与MITRE ATT&CK技术进行关联，构建了一个人机协作的数据合成流程，以提升LLMs在网络安全中的推理能力。

技术框架：Crimson的整体架构包括CVE到ATT&CK映射的数据集构建、检索感知训练（RAT）过程及其改进版本RAT-R，形成一个闭环的训练和评估体系。

关键创新：Crimson的主要创新在于引入了检索感知训练（RAT）机制，显著提升了LLMs在特定领域的推理能力，与传统方法相比，能够更有效地处理复杂的网络安全任务。

关键设计：在模型设计上，采用了70亿参数的LLM，并通过领域特定的微调策略优化嵌入模型，使用了特定的损失函数以提高模型在网络安全上下文中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过Crimson微调的LLM在战略推理任务中的表现接近GPT-4，幻觉和错误率显著降低，且在多个基准测试中超越了其他模型，展示了显著的性能提升。

🎯 应用场景

Crimson的研究成果在网络安全领域具有广泛的应用潜力，能够帮助安全团队更有效地识别和应对潜在威胁。通过将原始漏洞数据转化为可操作的战略洞察，Crimson为主动防御提供了新的思路，未来可能在企业安全、政府网络防护等多个领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We introduces Crimson, a system that enhances the strategic reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) within the realm of cybersecurity. By correlating CVEs with MITRE ATT&CK techniques, Crimson advances threat anticipation and strategic defense efforts. Our approach includes defining and evaluating cybersecurity strategic tasks, alongside implementing a comprehensive human-in-the-loop data-synthetic workflow to develop the CVE-to-ATT&CK Mapping (CVEM) dataset. We further enhance LLMs' reasoning abilities through a novel Retrieval-Aware Training (RAT) process and its refined iteration, RAT-R. Our findings demonstrate that an LLM fine-tuned with our techniques, possessing 7 billion parameters, approaches the performance level of GPT-4, showing markedly lower rates of hallucination and errors, and surpassing other models in strategic reasoning tasks. Moreover, domain-specific fine-tuning of embedding models significantly improves performance within cybersecurity contexts, underscoring the efficacy of our methodology. By leveraging Crimson to convert raw vulnerability data into structured and actionable insights, we bolster proactive cybersecurity defenses.