Evaluando Modelos de Lenguaje Grande en Inteligencia de Amenazas Cibernéticas

Las amenazas cibernéticas son un gran problema en el mundo digital de hoy. Las organizaciones enfrentan varios desafíos a medida que los ataques cibernéticos se vuelven más frecuentes y complejos. La Inteligencia de Amenazas Cibernéticas (CTI) juega un papel importante al recopilar y analizar información sobre estas amenazas. Esta inteligencia ayuda a las organizaciones a entender y defenderse de los ataques. Recientemente, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han surgido como herramientas poderosas que pueden procesar y analizar esta información de manera efectiva. Sin embargo, todavía hay preguntas sobre su confiabilidad y cuán bien funcionan en tareas específicas de CTI.

#La Necesidad de un Benchmark

Aunque hay benchmarks generales para evaluar LLMs, no abordan específicamente las tareas de CTI. Esta es una brecha importante porque el campo de la ciberseguridad tiene necesidades y requisitos únicos. Para abordar esta brecha, presentamos un nuevo benchmark llamado CTIBench. Este benchmark está diseñado para evaluar el rendimiento de los LLMs en varias aplicaciones de CTI. Incluye varios conjuntos de datos y tareas que se enfocan en el conocimiento y las habilidades necesarias para manejar amenazas cibernéticas.

#Entendiendo la Inteligencia de Amenazas Cibernéticas

CTI implica recopilar información sobre amenazas potenciales o en curso a los sistemas informáticos de una empresa. Esta información puede incluir detalles sobre cómo se llevan a cabo los ataques, quién está detrás de ellos y cómo defenderse de ellos. Al собрать esta inteligencia, las organizaciones pueden responder de manera más efectiva a las amenazas. Sin embargo, el desafío radica en procesar las enormes cantidades de datos no estructurados disponibles, y aquí es donde los LLMs pueden ser beneficiosos.

#Limitaciones de los Modelos de Lenguaje Grande

A pesar de su potencial, los LLMs no están exentos de problemas. Pueden producir información inexacta o malinterpretar el lenguaje técnico, lo que puede llevar a resultados poco confiables. Esto es especialmente preocupante en el campo de CTI, ya que una inteligencia inexacta puede llevar a una mala toma de decisiones y aumentar el riesgo para las organizaciones. Por lo tanto, es esencial evaluar estos modelos con cuidado para garantizar que proporcionen información precisa y útil en el contexto de las amenazas cibernéticas.

#El Desarrollo de CTIBench

CTIBench tiene como objetivo proporcionar una forma estructurada de evaluar los LLMs por su rendimiento en tareas de CTI. Para hacer esto, creamos tareas específicas que evalúan diferentes aspectos de las capacidades de los LLMs. Estas tareas incluyen preguntas de opción múltiple para probar el conocimiento sobre los conceptos de CTI, mapear vulnerabilidades a sus causas raíz, predecir la gravedad de las vulnerabilidades y atribuir actores de amenazas en incidentes cibernéticos.

#Evaluación del Conocimiento con CTI-MCQ

La primera tarea, llamada CTI-MCQ, involucra preguntas de opción múltiple diseñadas para evaluar la comprensión de un LLM sobre los estándares y prácticas de CTI. Para crear estas preguntas, nos basamos en fuentes autorizadas en el campo de CTI, asegurando que el contenido fuera relevante y preciso. Esta tarea nos permite medir qué tan bien comprenden los LLMs los conceptos esenciales de la inteligencia de amenazas cibernéticas.

#Mapeando Vulnerabilidades con CTI-RCM

La segunda tarea, CTI-RCM, se enfoca en mapear las descripciones de Vulnerabilidades y Exposiciones Comunes (CVE) a categorías de Enumeración de Debilidades Comunes (CWE). Este proceso implica identificar las causas raíz de las vulnerabilidades, lo cual es esencial para una gestión efectiva de amenazas. Esta tarea proporciona información sobre la capacidad de un LLM para analizar y correlacionar información sobre vulnerabilidades.

#Predecir Severidad con CTI-VSP

La siguiente tarea, CTI-VSP, implica predecir las puntuaciones del Sistema de Puntuación de Vulnerabilidad Común (CVSS) a partir de las descripciones de vulnerabilidades. Este sistema de puntuación ayuda a determinar cuán grave es una vulnerabilidad en función de características específicas. Esta tarea evalúa qué tan bien entienden y evalúan los LLMs la información proporcionada en las descripciones de CVE.

#Atribución de Actores de Amenazas con CTI-TAA

La tarea final, CTI-TAA, requiere que los LLMs analicen informes de amenazas y los atribuyan a actores de amenazas específicos o familias de malware. Esta tarea es particularmente desafiante porque exige una comprensión profunda de las amenazas cibernéticas y la capacidad de conectar diferentes piezas de información. Evaluar el rendimiento de los LLMs en esta área proporciona valiosas ideas sobre sus capacidades de razonamiento y análisis.

#Evaluando LLMs con CTIBench

Probamos cinco LLMs diferentes usando estas tareas en CTIBench. Estos modelos incluyen opciones comerciales y de código abierto. Al evaluar su rendimiento, podemos obtener una mejor comprensión de sus fortalezas y debilidades en el contexto de CTI. Esta evaluación no solo ilumina las capacidades de los LLMs, sino que también destaca áreas que requieren más investigación y mejora.

#Perspectivas de CTIBench

Nuestros resultados indican que ciertos modelos superan a otros en tareas específicas. Por ejemplo, un modelo puede sobresalir en responder preguntas de opción múltiple, mientras que otro se desempeña mejor en el mapeo de vulnerabilidades. Esta diferenciación ayuda a identificar los mejores modelos para varias tareas de CTI y a informar el desarrollo futuro en la tecnología de LLMs.

#La Importancia de la Precisión

La precisión es crucial en el campo de la ciberseguridad. Una respuesta inexacta a una amenaza podría tener graves consecuencias para las organizaciones, incluyendo pérdidas financieras y daños a la reputación. Por lo tanto, benchmarks como CTIBench no solo sirven como herramientas de evaluación, sino también como un medio para mejorar la confiabilidad de los LLMs en aplicaciones del mundo real.

#Direcciones Futuras

Aunque CTIBench proporciona un marco valioso para evaluar el rendimiento de los LLMs en CTI, todavía queda mucho trabajo por hacer. La investigación futura podría ampliar la gama de tareas y conjuntos de datos para cubrir más aspectos de CTI. Además, considerando la naturaleza global de las amenazas cibernéticas, las evaluaciones multilingües podrían mejorar la aplicabilidad de los LLMs en contextos diversos.

#Consideraciones Éticas

A medida que los LLMs se integran en la ciberseguridad, es esencial considerar las implicaciones éticas. Las tareas de evaluación en CTIBench se basan en información disponible públicamente, reduciendo preocupaciones sobre la privacidad y sesgos. Sin embargo, las discusiones en curso sobre el uso ético de la tecnología de IA deben continuar para garantizar un desarrollo y despliegue responsables.

#Conclusión

En conclusión, CTIBench representa un paso significativo hacia adelante en la evaluación del rendimiento de los LLMs en tareas de inteligencia de amenazas cibernéticas. Al proporcionar un enfoque estructurado para evaluar sus capacidades, podemos mejorar la confiabilidad de estos modelos y aumentar sus aplicaciones prácticas en ciberseguridad. A medida que el panorama de las amenazas cibernéticas sigue evolucionando, también deben hacerlo las herramientas que usamos para combatirlas. CTIBench es un recurso importante para investigadores y profesionales que trabajan para navegar las complejidades de la ciberseguridad en la era digital.