Machine Learning per la generazione di codice PowerShell

Negli ultimi anni, l'attenzione sulla cybersecurity è aumentata a causa dell'aumento delle minacce informatiche. Uno degli strumenti più popolari utilizzati nelle pratiche di sicurezza è PowerShell, un linguaggio di scripting che permette agli utenti di svolgere una vasta gamma di compiti nei sistemi operativi Windows. Purtroppo, questo stesso linguaggio è frequentemente sfruttato da attori malintenzionati. La nostra ricerca esplora come il machine learning, in particolare la Traduzione Automatica Neurale (NMT), possa essere usato per generare automaticamente codice PowerShell da descrizioni in linguaggio semplice. L'obiettivo è rendere il codice offensivo più accessibile a quegli utenti che potrebbero non avere le competenze tecniche per scriverlo da soli.

#Contesto

PowerShell è un linguaggio essenziale sia per i professionisti della cybersecurity che per gli attaccanti. Permette di svolgere compiti complessi, come accedere ai servizi di sistema senza bisogno di installare software aggiuntivo. Questo rende più difficile per gli strumenti di sicurezza rilevare attività malevole. Tuttavia, scrivere script PowerShell richiede un certo livello di competenza, che può essere una barriera per molte persone che vogliono praticare la sicurezza offensiva.

La generazione automatica di codice, specialmente codice offensivo, rappresenta un significativo passo avanti per rendere la cybersecurity più accessibile. Utilizzando modelli di intelligenza artificiale, possiamo semplificare questo processo, permettendo a utenti con diversi livelli di abilità di condurre test di penetrazione e altre valutazioni di sicurezza senza necessitare di ampie conoscenze di programmazione.

#Creazione del dataset

Per il nostro progetto, avevamo bisogno di creare due tipi di dataset: uno che includesse codice PowerShell con descrizioni in linguaggio naturale e un altro che si concentrasse solo sul codice. Il primo dataset è curato per garantire alta qualità e rilevanza per le applicazioni di sicurezza, mentre il secondo dataset ci permette di addestrare modelli su PowerShell generale senza intenti specifici.

Il nostro dataset curato include esempi da varie fonti affidabili, assicurando che copra una vasta gamma di tecniche offensive. Il dataset solo codice è stato generato raccogliendo script PowerShell disponibili pubblicamente da repository online, il che aiuta a migliorare la comprensione del linguaggio stesso da parte del modello.

#Modelli di Machine Learning

Per valutare il nostro approccio, abbiamo utilizzato tre modelli NMT ben noti: CodeT5+, CodeGPT e CodeGen. Questi modelli sono stati selezionati per le loro architetture diverse e le prestazioni nei compiti di generazione del codice. Ogni modello è stato valutato in base alla sua capacità di generare codice PowerShell in modo accurato da descrizioni in linguaggio naturale.

Abbiamo addestrato questi modelli in due fasi: pre-addestramento e affinamento. La fase di pre-addestramento ha coinvolto il permesso al modello di apprendere rappresentazioni generali del linguaggio da un ampio set di codice PowerShell non etichettato. La fase di affinamento ha utilizzato il nostro dataset curato per addestrare i modelli più specificamente sul compito di generare codice PowerShell offensivo.

#Metriche di Valutazione

Per valutare l'efficacia del codice PowerShell generato, abbiamo impiegato varie metriche:

• Somiglianza Testuale: Questa metrica misura quanto da vicino il codice generato corrisponde all'output atteso. Abbiamo utilizzato metodi di valutazione comuni come i punteggi BLEU, METEOR e ROUGE-L per valutare questo.

• Analisi Statica: Abbiamo eseguito un'analisi statica per controllare se il codice generato seguisse le convenzioni di PowerShell e fosse privo di errori di sintassi. Per questo scopo è stato utilizzato uno strumento specializzato.

• Analisi Dinamica: In questa fase, abbiamo eseguito il codice generato in un ambiente controllato per monitorare il suo comportamento. L'obiettivo era vedere se potesse eseguire le azioni previste senza problemi.

#Setup Sperimentale

Gli esperimenti sono stati condotti in un ambiente controllato usando un ambiente Windows virtualizzato. Abbiamo impostato le macchine per consentire l'esecuzione sicura di script PowerShell e monitorato le loro attività utilizzando vari strumenti. Questo ambiente ha aiutato a garantire che le nostre valutazioni fornissero informazioni valide sulle prestazioni dei modelli.

#Risultati

#Prestazioni del Modello

La valutazione ha mostrato gradi variabili di successo tra i diversi modelli. CodeGen ha dimostrato capacità particolarmente forti nel generare codice PowerShell accurato, mentre CodeT5+ e CodeGPT hanno anche performato bene ma con una precisione leggermente inferiore.

#Somiglianza Testuale

Quando abbiamo misurato la somiglianza testuale, abbiamo scoperto che i modelli con le migliori prestazioni hanno raggiunto punteggi elevati in tutte le metriche di valutazione. L'output di questi modelli era vicino agli snippet di codice attesi, indicando che i modelli avevano appreso a tradurre efficacemente il linguaggio naturale in comandi PowerShell.

#Risultati dell'Analisi Statica

L'analisi statica ha confermato che tutti i modelli hanno prodotto codice con un alto grado di correttezza sintattica. La maggior parte del codice generato era priva di errori gravi, evidenziando la capacità dei modelli di aderire alle convenzioni di codifica di PowerShell.

#Risultati dell'Analisi Dinamica

Durante l'analisi dinamica, abbiamo eseguito gli script generati per vedere come si comportassero in scenari reali. I risultati hanno mostrato che i modelli erano capaci di produrre script che eseguivano le azioni desiderate in modo efficace, con alta precisione e richiamo in termini di eventi di sistema attivati dai comandi.

#Sfide

Nonostante i risultati promettenti, sono state identificate diverse sfide durante il processo. La mancanza di dati di addestramento completi specifici per la sicurezza offensiva limita le prestazioni del modello. Inoltre, i modelli hanno avuto difficoltà con descrizioni in linguaggio naturale più complesse, in particolare quelle che richiedevano di comprendere sottigliezze o contesto.

#Lavori Futuri

Per affrontare queste sfide, la ricerca futura si concentrerà sulla raccolta di dataset più diversificati che riflettano scenari del mondo reale e sull'espansione della gamma di tecniche catturate. Abbiamo in programma di aumentare la collaborazione con esperti di cybersecurity per convalidare gli script generati e assicurarci che siano non solo funzionali, ma anche efficaci nelle applicazioni del mondo reale.

#Conclusione

In sintesi, la nostra ricerca ha dimostrato il potenziale di utilizzare il machine learning per generare codice PowerShell offensivo da descrizioni in linguaggio naturale. I modelli hanno mostrato prestazioni efficaci nella traduzione delle intenzioni in script eseguibili, mantenendo alta precisione sia nell'analisi statica che dinamica. Rendi il coding offensivo più facile da accedere, miriamo a dare a un pubblico più ampio la possibilità di impegnarsi nelle pratiche di cybersecurity in modo responsabile ed etico.

#Riconoscimenti

Apprezziamo i contributi di tutti i ricercatori e professionisti nel campo della cybersecurity, il cui lavoro ha gettato le basi per il nostro progetto. Le vostre intuizioni e competenze sono inestimabili mentre continuiamo a esplorare le intersezioni tra intelligenza artificiale e sicurezza. Mentre ci muoviamo avanti, ci impegniamo a garantire l'uso responsabile delle nostre scoperte per migliorare le misure di sicurezza e difendere contro potenziali minacce.

#Riferimenti

Questa sezione includerebbe un elenco completo di tutti i lavori citati durante lo studio, coprendo sia testi fondamentali nel machine learning che articoli recenti sulle pratiche di sicurezza offensiva. Ogni riferimento sarebbe formattato secondo linee guida accademiche standard, garantendo chiarezza e accessibilità per i lettori che cercano ulteriori informazioni sui temi discussi.

#Appendici

Le appendici conterranno materiali aggiuntivi che supportano i risultati della ricerca, comprese tabelle dettagliate sui dataset di addestramento, panoramiche sull'architettura dei modelli e analisi supplementari che forniscono una comprensione più profonda dei metodi utilizzati nel progetto.

#Osservazioni finali

Man mano che il panorama della cybersecurity continua a evolversi, anche i nostri approcci alla comprensione e al contrasto delle minacce informatiche devono farlo. Sfruttando i progressi nel machine learning e nell'elaborazione del linguaggio naturale, possiamo aprire nuove strade nella lotta contro le attività malevole, contribuendo infine a un mondo digitale più sicuro.