Valutare modelli multimodali nei compiti di cybersicurezza

L'aumento dei modelli di linguaggio avanzati ha portato a una nuova ondata di modelli capaci di gestire sia testo che immagini. Questi modelli multimodali, come Gemini-pro, sono progettati per analizzare dati complessi combinando informazioni testuali e visive. Questo articolo esplora l'efficacia di questi modelli rispetto a un tipo specifico di modello d'immagine noto come Vision Transformers (ViTs) nella risoluzione di problemi legati alla Sicurezza informatica. Ci concentreremo su due compiti: rilevare segnali visivi semplici, chiamati trigger, che potrebbero indicare minacce alla sicurezza e classificare malware in base alle immagini.

#Contesto sui Modelli

#Modelli Multimodali Grandi

I modelli multimodali grandi sono significativi perché possono analizzare insieme dati visivi e testuali. Usano reti su larga scala per interpretare questi dati in un modo più complesso rispetto ai modelli che si concentrano solo su un tipo di input. Questa doppia capacità consente a questi modelli di fornire approfondimenti più ricchi e ha aperto a varie applicazioni, compresa la sicurezza informatica.

#Modelli Vision Transformer

I Vision Transformers rappresentano un cambiamento significativo nel modo in cui analizziamo le immagini. Rompono un'immagine in sezioni più piccole e analizzano queste sezioni tenendo a mente l'intera immagine. Questo approccio è diverso dai metodi precedenti che si concentravano solo su piccole parti delle immagini. I Vision Transformers hanno mostrato grande successo nei compiti di classificazione delle immagini, spesso superando i modelli tradizionali. La loro capacità di focalizzarsi su diverse parti di un'immagine consente loro di comprendere meglio le informazioni visive dettagliate.

#Comprendere i Compiti di Sicurezza Informatica

Nella sicurezza informatica, siamo particolarmente interessati a due tipi di compiti:

1. Rilevamento dei trigger: Questo compito implica identificare segnali visivi specifici che indicano possibili violazioni della sicurezza. Ad esempio, un piccolo quadrato bianco aggiunto a un'immagine potrebbe segnalare un backdoor per un attacco.

2. Classificazione del malware: Questo compito mira a identificare e categorizzare software dannoso analizzando immagini che rappresentano il malware. Invece di metodi tradizionali che guardano al codice o al comportamento del software, stiamo usando immagini per determinare cosa fa il software.

#Condurre la Ricerca

Abbiamo deciso di valutare le prestazioni del modello Gemini-pro e dei modelli ViT ottimizzati su questi due compiti. Per fare ciò, abbiamo impostato esperimenti per vedere quanto bene ciascun modello potesse identificare trigger e classificare campioni di malware.

#Dataset per il Rilevamento dei Trigger

Per il rilevamento dei trigger, abbiamo utilizzato un dataset noto chiamato MNIST, che consiste in immagini di cifre scritte a mano. Per testare i nostri modelli, abbiamo aggiunto piccoli quadrati bianchi ad alcune delle immagini per fungere da trigger. Questo ci ha permesso di vedere quanto bene i modelli potessero identificare questi elementi aggiunti.

#Dataset per la Classificazione del Malware

Per la classificazione del malware, abbiamo utilizzato il dataset MaleVis, progettato per riconoscere malware in base alle immagini. Questo dataset contiene varie rappresentazioni visive di malware e ci consente di classificarli in diversi tipi e famiglie.

#Test e Valutazione dei Modelli

Abbiamo testato sia il modello Gemini-pro che i modelli ViT ottimizzati sui compiti di rilevamento dei trigger e classificazione del malware. Il processo di ottimizzazione per i ViTs ha comportato l'aggiustamento dei loro parametri sui nostri dataset specifici per migliorare le loro prestazioni.

#Risultati del Rilevamento dei Trigger

Quando abbiamo guardato i risultati del compito di rilevamento dei trigger, il modello ViT ottimizzato ha fatto bene, raggiungendo un'accuratezza perfetta nell'identificare i trigger. Al contrario, il modello Gemini-pro ha faticato a raggiungere alti livelli di accuratezza anche con tecniche di prompting migliorate.

1. Prompt di Base: Usare un prompt semplice per chiedere al modello Gemini-pro riguardo ai trigger ha portato a pessime prestazioni, con il modello che classificava la maggior parte delle immagini come non alterate.

2. Prompt Migliorato: Fornendo più dettagli su cosa cercare, le prestazioni sono migliorate, ma non erano comunque sufficienti per identificare correttamente tutti i trigger.

3. Prompt Specifico: Infine, quando abbiamo guidato il modello a concentrarsi su aree specifiche dell'immagine (come gli angoli), ha performato meglio ma è comunque rimasto indietro rispetto all'accuratezza raggiunta dal ViT ottimizzato.

#Risultati della Classificazione del Malware

Per il compito di classificazione del malware, abbiamo scoperto che anche il modello ViT ottimizzato eccelleva qui. È stato in grado di classificare correttamente una percentuale elevata di immagini di malware.

1. Prompt di Base per Gemini-pro: Inizialmente, quando abbiamo chiesto di classificare i tipi di malware con prompt di base, il modello Gemini-pro non è riuscito a differenziare tra le varie categorie, classificando erroneamente le immagini.

2. Prompt Semplificato: Quando abbiamo chiesto di classificare il malware in solo cinque famiglie invece di venticinque tipi, il modello ha comunque avuto difficoltà. Ha confuso alcune famiglie tra loro, indicando una mancanza di contesto per prendere decisioni accurate.

3. Utilizzo di Immagini Esempio: Anche quando abbiamo aggiunto immagini esempio per aiutare il modello a imparare, l'accuratezza è aumentata solo leggermente. Il modello Gemini-pro ha continuato a lottare con le complessità delle immagini di malware.

Al contrario, il modello ViT ottimizzato ha mantenuto un'alta percentuale di accuratezza in entrambi i compiti, dimostrando la sua efficacia nell'analizzare visivamente e classificare informazioni sia semplici che complesse.

#Sintesi dei Risultati

Dai risultati, è chiaro che, mentre i modelli multimodali come Gemini-pro sono user-friendly e possono gestire una gamma di compiti, hanno comunque delle limitazioni in situazioni critiche come la sicurezza informatica. I modelli ViT ottimizzati, con la loro capacità di concentrarsi su dettagli specifici nelle immagini, si sono dimostrati molto più affidabili sia nel rilevare trigger che nel classificare malware.

#Implicazioni per la Ricerca Futura

Il nostro studio mette in luce i punti di forza e di debolezza dell'uso di modelli per la sicurezza informatica. I risultati suggeriscono diverse strade per future esplorazioni:

1. Migliorare le Tecniche di Prompting: Esplorare modi per affinare come vengono redatti i prompt per i modelli multimodali potrebbe migliorare le loro prestazioni in compiti visivi complessi.

2. Espandere le Applicazioni di Ottimizzazione: Investigare l'uso dei modelli ViT ottimizzati in più sfide di sicurezza informatica potrebbe portare a difese più robuste contro le minacce.

3. Comprendere l'Interpretabilità del Modello: Apprendere come rendere questi modelli più comprensibili e affidabili sarà fondamentale mentre ci affidiamo sempre di più a soluzioni AI nella sicurezza informatica.

#Conclusione

Questa ricerca fornisce preziose intuizioni sulle prestazioni di due diversi tipi di modelli nei compiti di sicurezza informatica. Rivela che, sebbene i modelli multimodali offrano convenienza, potrebbero non sempre raggiungere la precisione richiesta per applicazioni critiche. I Vision Transformers ottimizzati si distinguono come un'opzione più efficace per compiti di analisi visiva complessa nella sicurezza informatica. Man mano che le minacce informatiche evolvono, sfruttare i punti di forza dei modelli di visione avanzati può giocare un ruolo cruciale nello sviluppo di soluzioni di sicurezza intelligenti.