Apprentissage automatique pour la génération de code PowerShell

Ces dernières années, l'accent sur la cybersécurité a augmenté à cause de la montée des menaces cybernétiques. L'un des outils les plus populaires utilisés dans les pratiques de sécurité est PowerShell, un langage de script qui permet aux utilisateurs d'effectuer une large gamme de tâches sur les systèmes d'exploitation Windows. Malheureusement, ce même langage est souvent exploité par des acteurs malveillants. Notre recherche examine comment l'Apprentissage automatique, en particulier la traduction automatique neuronale (NMT), peut être utilisé pour générer automatiquement du code PowerShell à partir de descriptions en langage simple. L'objectif est de rendre le code offensif plus accessible aux utilisateurs qui n'ont peut-être pas les compétences techniques pour l'écrire eux-mêmes.

#Contexte

PowerShell est un langage essentiel tant pour les professionnels de la cybersécurité que pour les attaquants. Il permet d'effectuer des tâches complexes, comme accéder à des services système sans avoir besoin d'installer des logiciels supplémentaires. Cela rend plus difficile la détection des activités malveillantes par les outils de sécurité. Cependant, écrire des scripts PowerShell nécessite un certain niveau d'expertise, ce qui peut être un obstacle pour de nombreuses personnes cherchant à pratiquer la sécurité offensive.

La génération automatique de code, en particulier le code offensif, représente une avancée significative pour rendre la cybersécurité plus accessible. En utilisant des modèles d'IA, nous pouvons simplifier ce processus, permettant ainsi à des utilisateurs de différents niveaux de compétence de réaliser des tests de pénétration et d'autres évaluations de sécurité sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation.

#Création de dataset

Pour notre projet, nous devions créer deux types de datasets : un qui inclut du code PowerShell avec des descriptions en langage naturel et un autre qui se concentre uniquement sur le code. Le premier dataset est organisé pour garantir une haute qualité et pertinence pour les applications de sécurité, tandis que le second dataset nous permet de former des modèles sur du PowerShell général sans intention spécifique.

Notre dataset organisé inclut des exemples provenant de diverses sources fiables, garantissant une couverture d'un large éventail de techniques offensives. Le dataset uniquement de code a été généré en collectant des scripts PowerShell disponibles publiquement dans des dépôts en ligne, ce qui aide à améliorer la compréhension du modèle du langage lui-même.

#Modèles d'apprentissage automatique

Pour évaluer notre approche, nous avons utilisé trois modèles NMT bien connus : CodeT5+, CodeGPT et CodeGen. Ces modèles ont été sélectionnés en raison de leurs architectures variées et de leurs performances sur des tâches de génération de code. Chaque modèle a été évalué en fonction de sa capacité à générer du code PowerShell avec précision à partir de descriptions en langage naturel.

Nous avons formé ces modèles en deux phases : pré-entraînement et ajustement. La phase de pré-entraînement impliquait de permettre au modèle d'apprendre des représentations linguistiques générales à partir d'un grand ensemble de code PowerShell non étiqueté. La phase d'ajustement a utilisé notre dataset organisé pour former les modèles plus spécifiquement sur la tâche de génération de code PowerShell offensif.

#Métriques d'évaluation

Pour évaluer l'efficacité du code PowerShell généré, nous avons utilisé diverses métriques :

• Similarité textuelle : Cette métrique mesure à quel point le code généré correspond à la sortie attendue. Nous avons utilisé des méthodes d'évaluation courantes telles que les scores BLEU, METEOR et ROUGE-L pour évaluer cela.

• Analyse statique : Nous avons effectué une analyse statique pour vérifier si le code généré respecte les conventions PowerShell et est exempt d'erreurs de syntaxe. Un outil spécialisé a été utilisé à cet effet.

• Analyse Dynamique : Dans cette phase, nous avons exécuté le code généré dans un environnement contrôlé pour surveiller son comportement. L'objectif était de voir s'il pouvait exécuter les actions prévues sans problèmes.

#Configuration expérimentale

Les expériences ont été menées dans un cadre contrôlé utilisant un environnement Windows virtualisé. Nous avons configuré les machines pour permettre l'exécution sécurisée de scripts PowerShell et surveillé leurs activités à l'aide de divers outils. Cet environnement a aidé à garantir que nos évaluations fournissaient des informations valides sur la performance des modèles.

#Résultats

#Performance des modèles

L'évaluation a montré des degrés de succès variés entre les différents modèles. CodeGen a démontré des capacités particulièrement fortes dans la génération de code PowerShell précis, tandis que CodeT5+ et CodeGPT ont également bien performé mais avec une précision légèrement inférieure.

#Similarité textuelle

En mesurant la similarité textuelle, nous avons constaté que les modèles les mieux performants ont obtenu des scores élevés dans toutes les métriques d'évaluation. La sortie de ces modèles était proche des extraits de code attendus, indiquant que les modèles avaient effectivement appris à traduire le langage naturel en commandes PowerShell.

#Conclusions de l'analyse statique

L'analyse statique a confirmé que tous les modèles ont produit du code avec un haut degré de correction syntaxique. La plupart du code généré était exempt d'erreurs graves, mettant en évidence la capacité des modèles à respecter les conventions de codage PowerShell.

#Résultats de l'analyse dynamique

Lors de l'analyse dynamique, nous avons exécuté les scripts générés pour voir comment ils se comportaient dans des scénarios en temps réel. Les résultats ont montré que les modèles étaient capables de produire des scripts qui exécutaient efficacement les actions désirées, avec une haute précision et un bon rappel en termes d'événements système déclenchés par les commandes.

#Défis

Malgré les résultats prometteurs, plusieurs défis ont été identifiés tout au long du processus. Le manque de données d'entraînement complètes spécifiques à la sécurité offensive limite la performance du modèle. De plus, les modèles ont eu du mal avec des descriptions en langage naturel plus complexes, en particulier celles qui nécessitaient une compréhension des nuances ou du contexte.

#Travaux futurs

Pour relever ces défis, la recherche future se concentrera sur la collecte de datasets plus diversifiés reflétant des scénarios du monde réel et l'expansion de la gamme de techniques capturées. Nous prévoyons d'augmenter la collaboration avec des experts en cybersécurité pour valider les scripts générés et garantir qu'ils sont non seulement fonctionnels mais aussi efficaces dans des applications du monde réel.

#Conclusion

En résumé, notre recherche a démontré le potentiel d'utiliser l'apprentissage automatique pour générer du code PowerShell offensif à partir de descriptions en langage naturel. Les modèles ont montré des performances efficaces dans la traduction des intentions en scripts exécutables tout en maintenant une haute précision dans les analyses statiques et dynamiques. En rendant le codage offensif plus accessible, nous visons à permettre à un public plus large de s'engager dans des pratiques de cybersécurité de manière responsable et éthique.

#Remerciements

Nous apprécions les contributions de tous les chercheurs et professionnels dans le domaine de la cybersécurité, dont le travail a posé les bases de notre projet. Vos idées et votre expertise sont inestimables alors que nous continuons à explorer les intersections de l'intelligence artificielle et de la sécurité. En avançant, nous nous engageons à assurer l'utilisation responsable de nos conclusions pour améliorer les mesures de sécurité et défendre contre les menaces potentielles.

#Références

Cette section inclurait une liste complète de tous les travaux référencés tout au long de l'étude, couvrant à la fois des textes fondamentaux en apprentissage automatique et des textes récents sur les pratiques de sécurité offensive. Chaque référence serait formatée selon les directives académiques standard, garantissant clarté et accessibilité pour les lecteurs cherchant plus d'informations sur les sujets discutés.

#Annexes

Les annexes contiendraient des matériaux supplémentaires soutenant les résultats de la recherche, y compris des tableaux détaillés des datasets d'entraînement, des aperçus des architectures des modèles et des analyses complémentaires qui fournissent une compréhension plus approfondie des méthodes utilisées dans le projet.

#Remarques finales

Alors que le paysage de la cybersécurité continue d'évoluer, nos approches pour comprendre et combattre les menaces cybernétiques doivent également évoluer. En tirant parti des avancées en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel, nous pouvons tracer de nouvelles voies dans la lutte contre les activités malveillantes, contribuant finalement à un monde numérique plus sûr.