AIが盾になるとき：LLMがサイバーセキュリティに具体的に与える影響

大規模言語モデル（LLM）は、戦略的に重要なサイバーセキュリティを含むすべての分野で徐々に普及しています。しかし、彼らは実際に何を変えるのでしょうか？ニューヨーク大学の研究者によって行われた学際的な研究は、この融合の正確で野心的な現状を描き、具体的なロードマップを提案しています。解説します。

予測、分析、行動が可能なモデル

サイバーセキュリティにおけるLLMの最初の利点は明らかです：インシデントレポート、脅威インテリジェンスフロー（CTI）、システムログなど、これまで十分に活用されていなかった大量のテキストを大規模に活用できます。その結果、脆弱性、攻撃、疑わしい行動の迅速な検出が可能になり、要約の生成、インシデントの分類、アクションの提案ができるようになります。

LLMは専門化することも可能です。SecureBERTのようなモデルは、サイバーセキュリティのコーパスで訓練されており、一般的なモデルよりもはるかに優れた結果を提供します。ただし、企業ではまだまれなスキルである、よく設計されたプロンプトと関連データによって正しく調整する必要があります。

5Gネットワークのサイバーセキュリティ：AIが救いになる

報告書はまた、しばしば暗号化前のフェーズで保護が不十分な5GネットワークのセキュリティをテストするためのLLMの利点を強調しています。2つのアプローチが共存しています：

• トップダウン：数千ページの技術仕様からルールを抽出します。

• ボトムアップ：トラフィックを直接分析して異常を特定します。

いずれの場合も、LLMはテストケースの自動生成、ファジングによる攻撃のシミュレーション、および手動で検出が困難な脆弱性の特定を可能にします。

サイバーセキュリティの新しい世代の自律エージェントに向けて

研究は、脅威を分析するだけでなく、推論、計画、環境との相互作用が可能な「LLMベース」のエージェントの出現を強調しています。Retrieval-Augmented Generation (RAG)やGraph-RAGのような技術を活用して、これらのエージェントは複数のソースを交差して複雑で文脈に即した応答を生成することができます。

さらに、これらのエージェントをマルチエージェントシステムまたはメタエージェントを通じて編成することで、攻撃への応答サイクル全体をカバーすることができます：検出、分析、反応、是正。

訓練、シミュレーション、セキュリティ：教育的な用途が明確に

LLMをサイバーセキュリティ教育に使用するというもう一つの注目すべき革新があります。実験的なコースがすでに実施されており、コードの要約、脆弱性の検出、脅威インテリジェンス、AI支援の社会工学が含まれています。そこから6つの重要な教訓が導かれます：創造性、移植性、懐疑主義、俊敏性、セキュリティ、コスト。

自動化と人的監視の間で

しかし注意が必要です：LLMは万能薬ではありません。その一貫性の欠如、幻覚の傾向、統計的バイアス、または「ジェイルブレイク」による攻撃に対する脆弱性は、しっかりとしたガードレールを必要とします。

したがって、報告書はハイブリッドアプローチを推奨しています：LLMを人間と組み合わせて、検証を増やし、モデルを専門化し、単一のモデルを目指すのではなく、強固な制御と監査メカニズム（ブロックチェーン、信頼メトリクスなど）を導入します。

サイバーセキュリティにおける信頼できるAIのために

研究者たちは信頼できるAIを構築するために3つの柱を強調しています：

1. 解釈可能性：モデルの決定が理解可能であるべきです。

2. 堅牢性：変動や敵対的な攻撃に耐えるべきです。

3. 公平性：特に司法や金融のような敏感な分野でのバイアスを避けるべきです。

彼らの目標は、AIが新たなリスクではなく、複雑化する脅威に対して組織のレジリエンスを強化するための持続可能な資産となるようにすることです。

 

研究の参照：arXiv:2505.00841v1