LLMを用いたSELinuxポリシー生成における知識検索とプロンプト構造の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2026-02-24
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: LLMを用いたSELinuxポリシー生成における知識検索とプロンプト構造の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study on Knowledge Retrieval and Prompt Structure for SELinux Policy Generation Using Large Language Models
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: IA
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 公立千歳科学技術大学
• 著者所属: 北海道大学
• 著者所属: 一橋大学／木更津工業高等専門学校
• 著者所属: 公立千歳科学技術大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chitose Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitotsubashi University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chitose Institute of Science and Technology
• 著者名: 爲國,紘成; 砂原,悟; 中田,亮太郎; 萩原,茂樹
• 著者名(英): Kosei Tamekuni; Satoru Sunahara; Ryotaro Nakata; Shigeki Hagihara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: SELinuxは強力なアクセス制御機能を提供するが、ポリシー記述の複雑さが導入の障壁となっている。近年、大規模言語モデル（LLM）の応用が模索されているものの、SELinuxのような厳密な構文規則を要するドメインでは、事実に基づかない生成や構文エラーが課題となる。そこで本研究では、LLMを用いたSELinuxポリシー生成において、検索拡張生成（RAG）によるドメイン知識の補完と、入力ユースケースの構造化（Text，List，JSON，TOON形式）による生成精度の向上を検討した。Llama 3.3 70BおよびQwen 2.5 72Bを用いた評価実験の結果、RAGの導入によりルール網羅率が向上する場合が確認された一方で、不要なルールを含む過剰生成も見られた。本稿では、プロンプト構造と外部知識が生成品質に与える影響について考察する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: SELinux provides robust access control capabilities, but the complexity of policy specification constitutes a significant barrier to adoption. Although recent research has explored the application of Large Language Models (LLMs), domains requiring strict syntactic rules such as SELinux are challenged by hallucinations and syntax errors. This study investigates methods to improve generation accuracy in LLM-based SELinux policy generation through domain knowledge augmentation via Retrieval-Augmented Generation (RAG) and structured input use case representations (Text, List, JSON, and TOON formats). Experimental evaluation using Llama 3.3 70B and Qwen 2.5 72B demonstrated that RAG introduction improved rule coverage, while also revealing over-generation containing unnecessary rules. This paper examines the impact of prompt structure and external knowledge on generation quality.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2026-IOT-72, 号 13, p. 1-6, 発行日 2026-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会