LLMを使ったテンプレート検出の進展

現代の技術では、イベントログの分析がコンピュータネットワークの安全を保つために重要なんだ。イベントログはシステム内で起こるイベントの記録で、これを調べることでサイバー攻撃を検出したり、過去の出来事を理解するのに役立つんだ。この分野での重要なタスクの一つは、これらのログ内のパターンやテンプレートを見つけること。これらのテンプレートは、どんな種類のイベントが起こっているかを示すことができる。長年にわたり、こうしたテンプレートを見つける方法がたくさん開発されてきたけど、大規模言語モデル（LLM）の使用についてはまだ十分に探求されていなくて、特にラベル付きデータが存在しない場合にはそうなんだ。この記事では、LLMを使って監視された学習なしでセキュリティイベントログのテンプレートを検出する新しいアプローチについて話すよ。

#イベントログ分析の重要性

イベントログ分析はサイバーセキュリティの監視において重要な技術なんだ。SplunkやElasticStackのようなツールは、さまざまなソースからログを集めて分析し、セキュリティ脅威を見つけるためのものだ。構造化ログの形式はいくつかあるけど、多くのイベントログメッセージは未構造または部分的に構造化されていることが多い。例えば、一般的に使われるBSD syslogプロトコルには優先度やタイムスタンプのような特定のフィールドが含まれてるけど、実際のメッセージテキストは大きく異なることがあって、分析を難しくしてるんだ。

#Syslogメッセージの例

Syslogメッセージの世界では、メッセージの特定の部分は一定のままだけど、他の部分はメッセージごとに変わることがあるよ。例えば、IPアドレスやプロセスIDのような詳細は変動するけど、メッセージの一部は異なるログの間で同じだったりする。テンプレート検出は、これらの繰り返しパターンを見つけてイベントログデータを要約することに頼ってる。こうしたテンプレートを特定することで、システムはログの解析を自動化したり、さらなる分析タスクを助けたりできる。

#従来のテンプレート検出アプローチ

過去数十年の間に、従来のテンプレート検出方法がたくさん提案されてきた。これらの方法は一般的に無監視的な方法で動作して、ラベル付きトレーニングデータを必要としないんだ。従来のアルゴリズムは、イベントログメッセージがスペースで区切られた個々の単語で構成されているという考えに基づいている。有名なアルゴリズムには次のようなものがあるよ：

• SLCT：この方法は、ログ内で頻繁に発生する単語を見つけることから始まり、これらの単語に基づいてグループを作成する。もしグループが十分頻繁に現れるなら、それはテンプレートとして報告される。

• LogCluster：このアルゴリズムは、SLCTの進化版で、メッセージ内の単語数が異なっていてもテンプレートを形成できる。

• Drain：この方法は、イベントログメッセージに基づいてテンプレートを作成・更新するためにツリー構造を構築するんだ。

これらの従来のアルゴリズムは限界があるんだ。ログメッセージの前処理を必要とすることが多くて、同じテンプレートに一致するメッセージが同じ単語数を持つと仮定することがある。これが、実際のデータでパターンを見つけようとする際に問題を引き起こすことがあるんだ。

#最近の言語モデルの進展

最近、研究者たちはテンプレート検出に大規模言語モデル（LLM）を使い始めているよ。LLMは自然言語を処理して理解できるAIモデルなんだ。ログ分析におけるLLMの作業の大部分は監視されたコンテキストで行われていて、つまりラベル付きデータのセットから学習する必要があるの。これにはデメリットがあって、ラベル付きデータセットを作成するのは時間がかかるし、常に更新する必要があるんだ。

既存のLLMメソッドの主な問題の一つは、ラベル付きデータへの依存なんだ。多くの場合、データは機密性が高くて、外部のプロバイダーと共有できないから、これらのモデルを実際の状況で効果的に使うのが難しいんだ。

#無監視LLMベースのテンプレート検出

従来のアプローチの隙間を埋め、監視されたLLMメソッドの限界を克服するために、LLM-TD（大規模言語モデルテンプレート検出）という新しいアプローチが提案された。この方法は、ラベルデータなしで未構造のセキュリティイベントログからテンプレートを検出できるんだ。

#ローカル言語モデルの利用

LLM-TDの大きな利点の一つは、ローカルLLMを使えること。これにより、機密データを外部サービスに送信する必要がなくなる。代わりに、組織のインフラでローカルモデルを使うことができるんだ。ローカルモデルは通常、より大きくて強力な公共モデルとは異なるパフォーマンスを示すけど、テンプレート検出のようなタスクには効果的なんだ。

#LLM-TDの手法

LLM-TDアプローチは、メッセージを生成したアプリケーションごとにイベントログデータを分割するよ。各アプリケーションごとに独立してログを処理することで、メッセージの多様性を減らし、LLMが共通のパターンを見つけやすくするんだ。

#バッチ処理

LLM-TDはメッセージをバッチ処理して、複数のメッセージを一度にLLMに送信する。これは、クエリごとに単一のテンプレートを見つけようとする他の方法とは異なる。バッチ処理アプローチにより、LLM-TDは一度で複数のテンプレートを発見できて、システムがより効率的になるんだ。

#分析パス

LLM-TDアルゴリズムはデータに対して2回のパスを行う。最初のパスは、提出されたバッチのログメッセージからテンプレートを検出することに焦点を当てる。もしメッセージが既に検出されたテンプレートと一致するなら、計算リソースを節約するためにスキップされる。2回目のパスは、既存のテンプレートに一致しないメッセージを探して、重複を特定するんだ。

#LLM-TDの性能評価

LLM-TDの効果を評価するために、異なるローカルLLMを使った実験が行われたよ。さまざまなLinuxセキュリティsyslogデータセットが分析されて、LLMが従来のアルゴリズムと比べてどれだけテンプレートを検出できるかを見たんだ。

#実験設定

実験には、OpenChat、Mistral、Wizardlm2のようなローカルLLMが関与していた。LLM-TDのパフォーマンスは、最良の従来のアルゴリズムであるDrainと比較された。これらのアルゴリズムは、それぞれ複数回実行されて、実行時間や検出されたテンプレートの数に関するデータを収集したよ。

#実行時間と結果

結果は、Drainが最速のアルゴリズムである一方で、LLM-TDアプローチがテンプレート検出において競争力のある結果を示したことを示している、特にOpenChat LLMとの組み合わせで。LLM-TDによって検出されたテンプレートの数は異なる実行で変わっていて、これはLLMの非決定的な性質を示している。ただし、LLM-TDは挑戦的なデータセットでも価値のあるテンプレートを検出することに成功したんだ。

#LLMベースのアプローチの利点

LLM-TDを使って、研究者たちはローカルLLMが完全な情報を持たないログから有用なテンプレートを推測できることを発見した。この能力は、スパースデータでパターンを見つけるのに苦労する従来の方法に対する明確な優位性なんだ。

#誤って検出されたテンプレートのタイプ

パフォーマンスを測定することに加えて、研究ではLLM-TDと従来の方法の両方によって生成された誤ったテンプレートも見たよ。一般的なエラーのタイプには次のようなものがある：

• 過度に一般化されたテンプレート：テンプレートが広すぎて多くのメッセージに一致するもの。
• 過度に特化されたテンプレート：テンプレートが特定すぎて、すべての関連メッセージをカバーできないもの。
• 混合テンプレート：データを正確に表現できない誤ったテンプレート。

研究は、LLMベースの方法が混合テンプレートを生成することが少ない傾向があることを示していて、これはテンプレート検出におけるパフォーマンスの向上を示す兆候なんだ。

#定性的分析の重要性

検出されたテンプレートを定性的に分析することは重要で、地に足のついたテンプレートがデータに対して洞察を提供できることがあるんだ。研究者たちは、LLMが従来のアルゴリズムができないイベントログデータのパターンを特定できることができ、根本的な問題をよりよく理解することにつながったと述べているよ。

#今後の研究方向

LLM-TDの発見に基づいて、いくつかの今後の研究方向が提案された：

1. より情報豊かなテンプレート：イベントログの可変部分についてより詳細な情報を提供するテンプレートを作成する方法の開発。このことが、検出されたテンプレートの有用性を向上させるかもしれない。

2. 正規表現の発見：LLMを使って特定されたテンプレートを表す正規表現を作成すること。これにより、人間のアナリストがデータを扱いやすくなるかもしれない。

3. 公共データセットの作成：サイバーセキュリティに特化した最近のセキュリティイベントログデータセットが必要で、研究者やその分野の実務者を助けるために重要なんだ。

#結論

LLM-TDアルゴリズムは、イベントログ分析の分野での有望な一歩を示しているよ。ローカルの大規模言語モデルを活用することで、無監視で効果的なテンプレート検出が可能なんだ。発見された結果は、たとえ小さいモデルでも、広範なラベル付きデータセットを必要とせずに良い結果を出せることを示しているよ。全体的に、LLM-TDは機密データをリスクにさらさずにサイバーセキュリティ監視を改善しようとする組織に新たな可能性を提供するんだ。