サイバー脅威インテリジェンスにおける言語モデルの使いやすさ評価

大規模な言語モデル（LLM）は、サイバー脅威に関する情報の収集と分析を改善するのに役立ちます。これらのモデルは、データの収集、準備、分析など、通常時間がかかるステップを自動化します。ただし、これらのツールがどれだけ使いやすいかが非常に重要です。セキュリティ専門家が効果的に使用できなければ、これらのツールは役に立ちません。

この記事では、ChatGPT、Gemini、Cohere、Copilot、Meta AIの5つの特定のLLMの使いやすさを見ていきます。デザイン、エラーハンドリング、学習のしやすさ、パフォーマンス、他のツールとの連携について焦点を当てます。ヒューリスティック評価やユーザー研究などの方法を用いて、ユーザーが直面する問題を特定し、実際的な改善提案を行うことを目指します。

#サイバー脅威の現状

今日のデジタルな世界では、サイバー攻撃が増加しており、組織に深刻な問題を引き起こしています。サイバー脅威インテリジェンス（CTI）は、企業のサイバーシステムに対する潜在的または現在の脅威に関する情報を収集し分析するプロセスを指します。これは、組織が攻撃から防御するのに役立ちます。

LLMは、膨大な非構造的な脅威データを整理して分析するのを容易にすることで、CTIの在り方を変えることができます。これにより、セキュリティアナリストはこれまで以上に多くの情報源を利用できるようになります。ただし、LLMは特に技術的な分野で誤りを犯したり情報を誤解したりすることがあります。これにより、間違った情報や信頼性のない情報を提供する可能性があり、実際の脅威に対処する際には大きな懸念事項です。

サイバー脅威が変化し続ける中で、ツールも適応することが重要です。LLMはもともとさまざまな用途のために設計されていましたが、現在はサイバーセキュリティの専門的なニーズに最適化されています。しかし、CTIにおけるLLMの効果を評価するためのデータは十分ではありません。既存のベンチマークは一般的な言語理解や特定のカテゴリを検討していますが、サイバーセキュリティの実用的な側面はあまり考慮されていないのです。

#使いやすさ評価の目的

これらの課題を考慮して、この記事ではCTI分野におけるLLMの徹底的な使いやすさ評価を行います。主な目標は以下の通りです：

• 脅威インテリジェンスの強化における5つのLLM（ChatGPT、Gemini、Cohere、Copilot、Meta AI）の使いやすさを評価する。
• ヒューリスティック評価やユーザー研究を通じて使いやすさの問題を特定する。
• これらのツールのユーザーフレンドリーさを向上させるための実行可能な提案を提供する。

#関連研究

LLMをCTI分野に追加することで、非構造的な脅威データの分析が大幅に改善される可能性があります。ただし、間違った情報を生成するなどの制限があります。一部の研究者は、この問題に対処するために、CTIタスク専用のLLMを評価するためのベンチマークを作成しようと試みています。例えば、脆弱性評価や脅威報告の帰属に関するベンチマークが提案されています。

研究はまた、LLMチャットボットがサイバーセキュリティにどのように使用されるかに焦点を当てており、有望な結果が見られていますが、その信頼性と正確さの慎重な評価が必要であることも強調しています。さらに、一部の記事は増大するサイバー脅威や高度な防御戦略の必要性に焦点を当てていますが、使いやすさの理解にはギャップがあります。

この記事は、脅威インテリジェンスの強化のためのLLMの使いやすさ評価を行うことで、そのギャップを埋めることを目指しています。ユーザーインターフェースの設計、エラーハンドリング、学習曲線、パフォーマンス、既存ツールとの統合を改善することに焦点を当てています。

#大規模言語モデルの選定

私たちは、評価のために5つのLLMを2つの主要な要素に基づいて選定しました：

1. 利用可能性とアクセス性：実際にアクセスしてテストできるツールを求めました。商業製品とオープンソースのオプションを含みます。
2. 脅威インテリジェンスへの関連性：特にサイバーセキュリティタスクの処理において、広範な機能を提供するツールを目指しました。

これらのツールは、サイバーセキュリティ関連のタスクに効果的に対処することで知られています。ChatGPTやCopilotのようなツールは多くのユーザーを抱え、Geminiのようなオプションはオープンソースコンポーネントを介して柔軟性を提供します。

#選定したモデルの概要

1. ChatGPT：OpenAIによって開発され、さまざまな自然言語タスクを処理します。ユーザーはクエリを入力し、リアルタイムの応答を受け取り、カスタマイズのオプションもあります。

2. Gemini：Googleが作成したGeminiは、テキスト、画像、音声、動画を理解し、プログラミングを含むさまざまな分野で優れたパフォーマンスを発揮します。

3. Cohere：企業向けAIプラットフォームであるCohereは、開発者がLLMを使用してアプリケーションを作成することを可能にします。さまざまなタスクに特化したモデルを提供しています。

4. Copilot：Haskellに組み込まれているCopilotは、リアルタイムシステムを監視し、ソフトウェアの挙動を検証することに焦点を当てています。

5. Meta AI：Metaのオープン事前学習トランスフォーマーは、まとまりのあるテキストを生成し、簡単なタスクを処理するのに優れています。

#評価方法論

私たちは脅威インテリジェンス強化のために設計されたLLMの使いやすさの問題を浮き彫りにするためにヒューリスティックウォークスルーを採用しました。これは主に2つのフェーズで構成されています：

1. フェーズ1：タスク指向評価：ここでは、評価者が一連の事前定義されたタスクを実行し、通常の使用における使いやすさの問題を特定しました。タスクにはデータのアップロードやインテリジェンス参照の抽出が含まれます。

2. フェーズ2：自由探索：評価者は事前に定義されたヒューリスティックを使用して追加の問題を見つけました。これにはLLMのインターフェースや機能の調査が含まれます。

評価は、エラーハンドリング、一貫性、アクセス可能性などの側面に焦点を当てたニールセンの使いやすさヒューリスティックに基づいて行われました。

#ヒューリスティック評価からの発見

ヒューリスティック評価を通じて、5つのLLMにわたるいくつかの使いやすさの問題を特定しました。重要なテーマには、統合の課題、出力の質、ユーザー体験、運用の透明性が含まれます。

#統合の課題

互換性の問題：一部のLLMはファイルのアップロードに苦労しました。例えば、CopilotとCohereはXMLファイルを直接処理できず、ユーザーが手動でデータを入力する必要がありました。この手動入力はエラーを増加させ、分析を遅らせます。

外部データ統合：どのLLMも、VirusTotalなどの外部データベースに対してハッシュ値を確認することができませんでした。この制限により、ユーザーは情報を手動で確認する必要があり、重要な脅威分析タスクの効率が低下します。

#出力の質と関連性

出力の変動：出力の質はモデルによって異なりました。例えば、MetaAIは完全なレポートの提供に苦労し、Copilotはデータを単に分類するだけで主要な活動を要約しませんでした。この不一致は、一部のモデルが関連性のある実行可能なインテリジェンスを生成するために大幅な改善を必要としていることを示しています。

#ユーザー体験

視覚的魅力：Cohereのインターフェースは魅力がなく、ナビゲートが難しいと指摘されました。このようなデザインの欠陥は、ユーザーの疲労を引き起こし、生産性を低下させる可能性があります。

エラーメッセージの明確さ：多くのLLMは、何が問題だったのかをユーザーに理解させるのを助けない曖昧なエラーメッセージを提供しました。明確で実行可能なフィードバックは、脅威分析のような高ストレスな環境でユーザー体験を向上させるために必要です。

#運用の透明性

フィードバックの欠如：評価中、いくつかのLLMはユーザーに処理状況を通知せず、リクエストが処理されているかどうか不確かにさせました。この透明性の欠如は、フラストレーションを増加させ、効率的なワークフローを妨げる可能性があります。

#ユーザー研究の詳細

ヒューリスティック評価に加えて、実際のユーザー体験に基づいた洞察を集めるためにユーザー研究を実施しました。参加者は脅威インテリジェンスおよびLLMに対する親しみやすさに基づいて選定されました。彼らは5つのLLMのうちの2つを使用し、約25分間脅威データを分析した後、彼らの体験についてのインタビューに参加しました。

#データ収集

私たちは各セッションの画面活動と音声を録音しました。参加者はツールを使用しながらの体験を説明し、有用な機能や役に立たない機能、タスク中に遭遇した混乱について焦点を当てました。

#ユーザー研究からの主要な発見

ユーザー研究は、ヒューリスティック評価からの多くの発見を反映しており、使いやすさの課題や改善点を強調しています。

#参加者が直面した問題

参加者はデータのアップロードの問題や有用な情報の抽出の難しさなど、さまざまな問題に直面しました。彼らは出力の質に対する不満を表明し、一部のツールが主要な活動を要約するという期待に応えられなかったと述べました。

#機能の好み

全体として、参加者は迅速なデータ処理と明確な出力を可能にする機能を評価しましたが、多くがツールには包括的なレポートを提供する能力が欠けていると指摘しました。これは脅威インテリジェンスにおいて情報に基づいた決定を下すために必要です。

#ユーザーの混乱

複数の参加者は、特にエラーメッセージやインターフェースのナビゲーションに関する混乱の瞬間を述べました。インターフェースとエラーフィードバックの両方で明確さを改善することが、ユーザーにとって大いに利益をもたらすでしょう。

#改善のための提案

ヒューリスティック評価とユーザー研究の結果に基づいて、脅威インテリジェンス強化におけるLLMの使いやすさを改善するための以下の提案を行います：

#多様なデータフォーマットと統合をサポート

LLMはさまざまなデータフォーマットを直接処理できるようにし、手動でのデータ入力の必要を最小限に抑えるべきです。これには、異なるファイルタイプの処理能力を向上させ、外部データベースへの直接アクセスを可能にしてデータの取得をシームレスにすることが含まれます。

#包括的で実行可能な出力を保証

LLMがより詳細で実行可能なレポートを提供する能力を強化することが不可欠です。出力はデータを単に分類するだけでなく、主要な攻撃者の活動を要約し、意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する必要があります。

#ユーザーインターフェースのデザインを改善

直感的で視覚的に魅力的なインターフェースが必要です。これには、読みやすいフォント、効果的な色使い、論理的なレイアウトを使用して認知的負担を減らし、ユーザー満足度を高めることが含まれます。

#運用の透明性を高める

進行状況の指標やステータス更新などの明確なフィードバックメカニズムを導入することで、ユーザーが進行中のプロセスについて情報を得ることができます。これによりユーザーの自信が高まり、データ処理中のフラストレーションが減少します。

#リアルタイム運用のための応答時間を最適化

処理速度の向上は、特に脅威インテリジェンス分析のような高リスクな環境において、LLMにとって重要です。迅速かつ正確なフィードバックは、効果的な意思決定に不可欠です。

#結論

この記事は、脅威インテリジェンス強化におけるLLMの包括的な使いやすさ評価の必要性を強調しています。私たちの研究は、5つの高度なLLMの使いやすさを評価し、その機能改善のための実行可能な提案を提供しました。

特定された問題に焦点を当て、提案された改善を実装することで、開発者はサイバーセキュリティにおけるLLMの使いやすさを向上させ、最終的にはサイバー脅威の複雑さに対処するセキュリティ専門家に利益をもたらすことができます。

#ヒューリスティックウォークスルーガイド

LLMを評価する際の優先タスクのリストを提供します：

1. CTIデータを含むXMLファイルをLLMにアップロードします。
2. LLMにデータからすべての脅威インテリジェンス参照を抽出し、分類するよう指示します。
3. 主要な攻撃者の活動とパターンを特定し、LLMを使用してレポートにまとめます。
4. 拡充の質を評価します。

#評価のためのガイド質問

1. ユーザーはデータセットからイベントを選択してLLMにロードする方法を知っていますか？
2. ユーザーはLLMから拡充戦略を要求するための適切なコマンドを認識しますか？
3. ユーザーはLLMの応答の質と関連性を簡単に評価できますか？
4. ユーザーはツールとのインタラクション中に進行状況の明確な指示を受け取りますか？

このガイドは、使いやすさを評価するための構造化されたアプローチを提供します。これを使用することで、評価者は共通の問題を特定し、LLMツールの改善を推奨できます。

#ユーザー研究のブリーフィング

この研究に参加していただきありがとうございます。LLMの脅威インテリジェンス強化における使いやすさを向上させる方法をよりよく理解したいと思います。あなたは2つのLLMツールを使用し、体験についてフィードバックを提供します。

#ユーザー研究タスクブリーフィング

この研究では、2つのLLMツールを使用して脅威インテリジェンスイベントを分析します。各セッションは約25分間続き、その後質問に答えます。タスク中は思ったことを声に出して考えてください。これはあなたの体験を理解するのに役立ちます。

#研究後の質問

1. ツールを使用している際に遭遇した問題は何ですか？
2. 最も好きまたは嫌いな機能はどれですか？
3. 有用だと感じた機能はどれですか？
4. 混乱を感じた瞬間はありましたか？
5. このツールを脅威インテリジェンスの仕事で使用しますか？
6. これらのツールをこれまで使用した他のLLMと比較するとどうですか？