@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240773,
 author = {伊﨑, 柊平 and 小出, 洋 and Shuhei, Izaki and Hiroshi, Koide},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集},
 month = {Oct},
 note = {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．, 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.},
 pages = {201--205},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 year = {2024}
}