Fortschritte bei Honeypots mit Sprachmodellen

Cyber-Bedrohungen werden immer komplexer und häufiger, was es für Unternehmen wichtig macht, neue Wege zu finden, um schädliche Aktivitäten zu erkennen und zu analysieren. Eine Methode, die in den Fokus gerückt ist, sind Honeypots. Honeypots sind Systeme, die eingerichtet werden, um Angreifer anzulocken, wodurch Organisationen deren Taktiken studieren und Sicherheitsmassnahmen verbessern können. In diesem Artikel wird ein neuer Weg vorgestellt, fortgeschrittene Honeypots mithilfe von grossen Sprachmodellen (LLMs) zu erstellen, die realistischer mit potenziellen Angreifern interagieren können.

#Was sind Honeypots?

Honeypots kann man sich als Lockvogel-Systeme vorstellen. Sie tricksen Angreifer aus, indem sie glauben, sie würden mit einem echten System interagieren. Dadurch können Organisationen wertvolle Daten darüber sammeln, wie Angreifer agieren. Es gibt verschiedene Arten von Honeypots. Low-Interaction-Honeypots simulieren einfache Dienste, während High-Interaction-Honeypots eine detailliertere Umgebung bieten, um mehr Informationen von Angreifern zu sammeln. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil unterschiedliche Honeypots einzigartige Einblicke in verschiedene Angriffsmethoden bieten können.

Zum Beispiel setzen Server-Honeypots Netzwerksdienste ein, um Angreifer anzulocken, während Client-Honeypots eingerichtet sind, um von bösartigen Servern angegriffen zu werden. Es gibt auch spezialisierte Honeypots wie Malware-Honeypots, die sich auf das Erfassen schädlicher Software konzentrieren, und Datenbank-Honeypots, die sensible Daten schützen. Jeder Typ hat einen eigenen Zweck, was entscheidend für den Aufbau einer umfassenden Cybersicherheitsstrategie ist.

#Einschränkungen traditioneller Honeypots

Obwohl Honeypots viele Vorteile bieten, haben sie auch Einschränkungen. Low-Interaction-Honeypots sind zum Beispiel weniger ressourcenintensiv, können aber von Angreifern leicht erkannt werden. Ihre Fähigkeit, echte Systeme zu emulieren, ist begrenzt, was die Menge an Informationen, die sie sammeln können, verringert. Ausserdem arbeiten diese Honeypots oft unter strengen Parametern, die ihre Fähigkeit einschränken können, verdeckt zu agieren.

Darüber hinaus können festgelegte Ratenbegrenzungen unbeabsichtigt Angreifer auf die Existenz von Honeypots hinweisen, wodurch sie weniger effektiv werden. Daher ist es wichtig, diese Einschränkungen zu berücksichtigen, wenn Honeypots eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass sie effektiv genutzt werden, während ihre Schwächen minimiert werden.

#Die Rolle grosser Sprachmodelle

Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben grosse Sprachmodelle hervorgebracht, die menschenähnlichen Text generieren können. Diese Modelle können die Honeypot-Technologie verbessern, indem sie realistischere Interaktionen zwischen Angreifern und dem Honeypot ermöglichen. Durch das Fein-Tuning dieser Modelle mit Daten von echten Angreiferbefehlen und -antworten können wir Honeypots entwickeln, die in anspruchsvollen Gesprächen agieren, was sie effektiver im Sammeln von Daten und Analysieren von Angriffstechniken macht.

Mit Modellen wie ChatGPT kann selbst begrenztes Fein-Tuning in Kombination mit gut gestalteten Aufforderungen es diesen Systemen ermöglichen, Angreiferverhalten zu erkennen und zu analysieren. Eine Herausforderung bleibt jedoch: die Möglichkeit, dass Angreifer den Honeypot aufgrund vorhersehbarer Verhaltensweisen oder statischer Elemente identifizieren. Um dies zu überwinden, müssen die Honeypot-Umgebungen dynamischer und fähig sein, sich kontinuierlich an neue Angriffstechniken anzupassen.

#Methodik zur Entwicklung eines LLM-basierten Honeypots

Unser Ansatz zur Erstellung eines LLM-basierten Honeypots umfasst mehrere Schritte:

1. Datensammlung: Wir haben damit begonnen, Protokolle von einem bestehenden Honeypot-System zu sammeln, um echte Angreiferbefehle zu analysieren. Diese Daten beinhalten eine Reihe von Terminaleingaben, um ein umfassendes Verständnis verschiedener Angriffsmuster zu gewährleisten.

2. Modelltraining: Die gesammelten Daten wurden dann verwendet, um ein bereits existierendes Sprachmodell feinzujustieren. Dabei wurde das Rohdatenformat in ein für das Training geeignetes Format umgewandelt, um sicherzustellen, dass das Modell die Interaktionen genau simulieren konnte.

3. Prompt-Engineering: Das Gestalten und Verfeinern von Aufforderungen war entscheidend, um zu steuern, wie das Modell auf Eingaben reagiert. Diese Aufforderungen wurden so entworfen, dass sie Interaktionen eines typischen Linux-Servers nachahmen, sodass das Modell realistische und präzise Ausgaben generieren kann.

4. Modellbewertung: Nach dem Fein-Tuning-Prozess haben wir das Modell rigoros getestet, um sicherzustellen, dass es effektiv mit Angreifern interagiert und nützliche Einblicke liefert.

5. Einsatz: Sobald das Modell in einer kontrollierten Umgebung effektiv war, wurde es für Tests in der realen Welt eingesetzt, wo es mit tatsächlichen Bedrohungen interagieren konnte.

#Datensammlung und Verarbeitung

Um den Honeypot effektiv zu entwickeln, haben wir Daten von einem Cowrie-Honeypot gesammelt, der verschiedene Arten von Angriffen protokolliert, einschliesslich Brute-Force-Versuchen und Befehlsausführungen. Diese Daten bildeten die Grundlage für den Aufbau unseres Trainingsdatensatzes.

Wir haben diesen Datensatz weiter verbessert, indem wir häufig verwendete Linux-Befehle einbezogen haben, was dem Modell erlaubte, genau auf unterschiedliche Situationen zu reagieren. Um das Modell noch effektiver zu machen, haben wir Erklärungen zu 293 Befehlen hinzugefügt, die ihm halfen, den Kontext besser zu verstehen.

Der endgültige Datensatz bestand aus 617 Befehlen, die aus realen Angriffen und gängigen Linux-Befehlen abgeleitet wurden, was eine wichtige Rolle beim Fein-Tuning des Sprachmodells spielte.

#Prompt-Engineering

Das Erstellen der richtigen Aufforderungen war entscheidend für unseren Ansatz. Durch die Analyse von Aufforderungen, die in früheren Studien verwendet wurden, konnten wir unsere Aufforderungen verbessern, um besser mit unseren Zielen übereinzustimmen. Für einen Teil des Datensatzes entwarfen wir Aufforderungen, um ein Linux-Terminal zu simulieren, wobei wir sicherstellten, dass die Antworten wie erwartet formatiert waren.

In einem anderen Teil schufen wir Aufforderungen, die das Modell als Linux-Experten positionierten. Diese Fähigkeit, detaillierte Erklärungen zu Befehlen zu geben, verbesserte das Verständnis des Modells und die Qualität der Antworten.

#Auswahl des richtigen Modells

Die Auswahl des richtigen Modells für unseren Honeypot war ebenfalls ein wichtiger Schritt. Wir testeten mehrere aktuelle Modelle, um herauszufinden, welches die beste Balance zwischen Leistung und Geschwindigkeit bot. Letztlich wählten wir das Llama3 8B-Modell, das ausreichende Fähigkeiten zeigte, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

#Fein-Tuning des Modells

Das Fein-Tuning des Modells war ein entscheidender Schritt. Wir verwendeten eine Technik namens Supervised Fine-Tuning (SFT), die es dem Modell ermöglichte, sich näher an unsere spezifische Aufgabe anzupassen. Um das Training effizienter zu gestalten, integrierten wir Techniken, die die Anzahl der anzupassenden Parameter reduzierten und dabei die Leistung aufrechterhielten.

Durch die Optimierung des Modells auf diese Weise schufen wir ein System, das Ausgaben generieren konnte, die denjenigen eines echten Linux-Servers sehr ähnlich waren, was seine Effektivität als Honeypot verbesserte.

#Experimentelle Ergebnisse

Nach der Entwicklung des Honeypots bewerteten wir dessen Leistung anhand verschiedener Metriken. Diese Bewertung umfasste die Messung der Ähnlichkeit zwischen den erwarteten Ausgaben und denen, die vom Modell generiert wurden. Durch die Verwendung von Metriken wie der Kosinusähnlichkeit und der Jaro-Winkler-Ähnlichkeit konnten wir bewerten, wie genau das Modell echte Befehlsausgaben replizierte.

Die Ergebnisse zeigten, dass unser feinjustiertes Modell ein robustes Mass an Ähnlichkeit mit den erwarteten Ausgaben erreichte und damit seine Effektivität bei der Simulation realer Interaktionen beweisen konnte. Das Modell konnte unerwartete Befehle elegant handhaben und realistische Antworten statt Fehlern liefern, was entscheidend ist, um den Eindruck eines echten Systems aufrechtzuerhalten.

#Fazit

Diese Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Entwicklung interaktiver Honeypots mit grossen Sprachmodellen. Durch das Fein-Tuning eines Open-Source-Modells mit echten Angreiferdaten haben wir ein System geschaffen, das besser in der Lage ist, mit Angreifern zu interagieren und wichtige Informationen über deren Taktiken zu sammeln. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration von LLMs mit Honeypot-Technologie erhebliche Vorteile bieten kann, einschliesslich tieferer Einblicke in das Verhalten von Angreifern und verbesserter Cybersicherheitsverteidigung insgesamt.

Dieses innovative Modell zeigt das Potenzial zur Weiterentwicklung von Sicherheitstools, die sich an neue Bedrohungen anpassen, und demonstriert, wie künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle beim Schutz vor Cyberangriffen spielen kann.