Leveraging Large Language Models for Preliminary Security Risk Analysis: A Mission-Critical Case Study
作者: Matteo Esposito, Francesco Palagiano
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CY
发布日期: 2024-03-23
💡 一句话要点
利用大型语言模型提升安全风险初步分析效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 安全风险分析 大型语言模型 微调模型 文本处理 工业应用 决策支持
📋 核心要点
- 现有的安全风险初步分析方法依赖于人类专家，速度和准确性受限于专家的经验和时间，难以满足关键任务环境的需求。
- 本文提出利用微调的大型语言模型（FTM）来辅助安全风险初步分析，以提高分析速度和准确性，减轻专家的工作负担。
- 实验结果表明，FTM在PSRA中显著减少了错误率，加快了风险检测速度，并降低了误报和漏报的发生，提升了整体分析效率。
📝 摘要（中文）
初步安全风险分析（PSRA）提供了一种快速识别、评估和提出潜在风险补救措施的方法。然而，进行有效的PSRA需要大量专业知识，且文本相关任务的复杂性阻碍了在关键任务环境中的快速评估。本文首次探讨了微调模型（FTM）在PSRA中的应用，通过手动整理141个代表性样本，与七位人类专家进行比较，结果显示FTM在减少PSRA错误、加快安全风险检测及降低误报和漏报方面表现出色，从而为公司节省了不必要的费用，使专家能够专注于更全面的风险分析。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在关键任务环境中进行初步安全风险分析时，依赖人类专家导致的速度和准确性不足的问题。现有方法在处理复杂文本信息时效率低下，限制了快速响应的能力。
核心思路：通过引入微调的大型语言模型（FTM），本文希望利用其快速信息处理能力，辅助专家进行初步安全风险分析，从而提高分析效率和准确性。
技术框架：研究采用了手动整理的141个样本，构建了一个基于FTM的分析框架。该框架包括数据预处理、模型微调、风险评估和结果验证等主要模块。
关键创新：本文的创新在于首次将微调模型应用于安全风险初步分析，展示了其在减少错误和提高效率方面的潜力，与传统依赖人类专家的方法形成鲜明对比。
关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保模型能够有效捕捉与安全风险相关的文本特征，优化了模型的性能。具体的网络结构和训练细节在实验部分进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验结果显示，微调模型在安全风险初步分析中相比七位人类专家减少了错误率，显著加快了风险检测速度，并降低了误报和漏报的发生。这一方法的应用为公司节省了不必要的费用，提升了分析效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息安全、网络安全和工业风险管理等。通过利用大型语言模型，企业能够在关键任务环境中更快速、准确地进行安全风险评估，从而降低潜在损失，提升整体安全性。未来，该方法可能扩展到其他领域的风险分析和决策支持中。
📄 摘要（原文）
Preliminary security risk analysis (PSRA) provides a quick approach to identify, evaluate and propose remeditation to potential risks in specific scenarios. The extensive expertise required for an effective PSRA and the substantial ammount of textual-related tasks hinder quick assessments in mission-critical contexts, where timely and prompt actions are essential. The speed and accuracy of human experts in PSRA significantly impact response time. A large language model can quickly summarise information in less time than a human. To our knowledge, no prior study has explored the capabilities of fine-tuned models (FTM) in PSRA. Our case study investigates the proficiency of FTM to assist practitioners in PSRA. We manually curated 141 representative samples from over 50 mission-critical analyses archived by the industrial context team in the last five years.We compared the proficiency of the FTM versus seven human experts. Within the industrial context, our approach has proven successful in reducing errors in PSRA, hastening security risk detection, and minimizing false positives and negatives. This translates to cost savings for the company by averting unnecessary expenses associated with implementing unwarranted countermeasures. Therefore, experts can focus on more comprehensive risk analysis, leveraging LLMs for an effective preliminary assessment within a condensed timeframe.