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アイテム
大規模言語モデルを活用したハニーポットシステムの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240773
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/24077347cdca49-8297-4d96-be7e-bd7e12dc9ffc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSS2024027.pdf (571.8 kB)
2026年10月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CSEC:会員：¥0, SPT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-10-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | 大規模言語モデルを活用したハニーポットシステムの提案 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal for a Honeypot System Utilizing Large Language Models | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ハニーポット, 大規模言語モデル | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九州大学大学院システム情報科学府 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九州大学情報基盤研究開発センター | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Research Institute for Information Technology, Kyushu University | ||||||||||
| 著者名 |
伊﨑, 柊平
× 伊﨑, 柊平
× 小出, 洋
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| 著者名(英) |
Shuhei, Izaki
× Shuhei, Izaki
× Hiroshi, Koide
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究は，大規模言語モデルを用いた高対話型ハニーポットの安全な運用を目的とする．高対話型ハニーポットは，実際のシステムを利用するため，運用リスクが高く監視コストがかかるという課題がある．そこで，本研究では大規模言語モデルを活用し，ハニーポットから得られたデータを処理・解析することで，より安全な運用を可能にするシステム構成を提案する．大規模言語モデルが持つ自然言語処理能力を駆使し，ハニーポットの運用リスクと監視コストの低減を図る．このシステムにより，ハニーポットの効果的な運用が期待される． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | This study proposes a new system architecture that leverages Large Language Models (LLMs) to ensure the safe operation of high-interaction honeypots. High-interaction honeypots, which use real systems, pose challenges due to their high operational risks and monitoring costs. To address these issues, we utilize the natural language processing capabilities of LLMs to analyze data obtained from the honeypots and make adaptive changes to the environment, thereby enhancing security and reducing monitoring costs. The implementation of this system is expected to facilitate more effective honeypot operations. | |||||||||
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集 p. 201-205, 発行日 2024-10-15 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
