Samenvatting
De grote taalmodellen (LLM's) worden geleidelijk aan dominant in alle sectoren, inclusief de hoogstrategische sector van cybersecurity. Maar wat veranderen ze werkelijk? Een interdisciplinair onderzoek uitgevoerd door onderzoekers van de universiteit van New York schetst een nauwkeurig en ambitieus beeld van deze convergentie en stelt een concrete roadmap voor. Analyse.
Modellen die kunnen anticiperen, analyseren en handelen
De eerste bijdrage van LLM's aan cybersecurity is duidelijk: ze maken het mogelijk om op grote schaal tekstmassa's te exploiteren die tot nu toe onderbenut waren, zoals incidentrapporten, threat intelligence feeds (CTI) of systeemlogs. Resultaat: een snellere detectie van kwetsbaarheden, aanvallen en verdachte gedragingen, met de mogelijkheid om samenvattingen te genereren, incidenten te classificeren of acties voor te stellen.
LLM's kunnen ook worden gespecialiseerd: modellen zoals SecureBERT, getraind op cybersecurity-corpora, bieden veel betere resultaten dan generieke modellen. Ze moeten echter correct worden verfijnd, met goed ontworpen prompts en relevante gegevens - een expertise die nog zeldzaam is in bedrijven.
Cybersecurity van 5G-netwerken: AI te hulp
Het rapport benadrukt ook het belang van LLM's voor het testen van de beveiliging van 5G-netwerken, die vaak slecht beschermd zijn in de pre-encryptiefase. Twee benaderingen bestaan naast elkaar:
Top-down: regels extraheren uit duizenden pagina's met technische specificaties.
Bottom-up: directe analyse van het verkeer om anomalieën op te sporen.
In beide gevallen maken LLM's het mogelijk om de generatie van testcases te automatiseren, aanvallen door fuzzing te simuleren en moeilijk detecteerbare kwetsbaarheden op te sporen.
Naar een nieuwe generatie autonome cybersecurity-agenten
De studie benadrukt de opkomst van "LLM-gebaseerde" agenten die niet alleen bedreigingen kunnen analyseren, maar ook kunnen redeneren, plannen en interageren met hun omgeving. Dankzij technieken zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG) of Graph-RAG, kunnen deze agenten meerdere bronnen combineren om complexe en contextuele antwoorden te produceren.
Beter nog: door deze agenten te organiseren in multi-agent systemen (of via meta-agenten), wordt het mogelijk om de gehele cyclus van respons op een aanval te dekken: detectie, analyse, reactie, remediëring.
Opleiden, simuleren, beveiligen: de educatieve toepassingen worden duidelijker
Een andere opmerkelijke innovatie betreft het gebruik van LLM's in cybersecuritytraining. Experimentele cursussen zijn al uitgevoerd: ze integreren code summarization, kwetsbaarheidsdetectie, threat intelligence of zelfs door AI ondersteunde sociale engineering. Zes sleutellessen komen naar voren: creativiteit, draagbaarheid, scepsis, wendbaarheid, veiligheid en kosten.
Tussen automatisering en menselijke waakzaamheid
Maar let op: LLM's zijn geen wondermiddelen. Hun gebrek aan coherentie, hun neiging tot hallucinaties, statistische biases, of hun kwetsbaarheid voor "jailbreak"-aanvallen (omzeilen van beveiligingsmaatregelen) vereisen stevige waarborgen.
Het rapport beveelt daarom een hybride benadering aan: LLM's combineren met mensen in de lus, meerdere controles uitvoeren, modellen specialiseren in plaats van naar één enkel model te streven, en robuuste controle- en auditmechanismen introduceren (blockchain, vertrouwensmetriek, enz.).
Voor een betrouwbare AI in cybersecurity
De onderzoekers benadrukken drie pijlers voor het opbouwen van een betrouwbare AI:
Interpretatie: de beslissingen van de modellen moeten begrijpelijk zijn.
Robuustheid: ze moeten bestand zijn tegen variaties en vijandige aanvallen.
Gelijkheid: biases vermijden, vooral in gevoelige domeinen zoals justitie of financiën.
Hun doel: ervoor zorgen dat AI geen nieuw risico vormt, maar een duurzaam voordeel is om de veerkracht van organisaties te versterken tegen steeds complexere bedreigingen.
Referentie van de studie: arXiv:2505.00841v1
Beter begrijpen
Wat is <span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> en hoe wordt het gebruikt in autonome cyberbeveiligingsagents?
<span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> is een techniek die tekstgeneratie combineert met een informatiesysteem voor het ophalen van gegevens om contextuele antwoorden te produceren. In cyberbeveiliging stelt het autonome agents in staat informatie uit meerdere bronnen te benaderen en te integreren om op maat gemaakte antwoorden te ontwikkelen voor geïdentificeerde bedreigingen.
Waarom is het belangrijk om gespecialiseerde LLM's voor cyberbeveiliging te trainen, vergeleken met het gebruik van algemene modellen?
Gespecialiseerde LLM's, zoals SecureBERT, zijn getraind op data-corpora die specifiek zijn voor cyberbeveiliging, waardoor ze bedreigingen die uniek zijn voor dit veld beter kunnen begrijpen en identificeren. Algemene modellen missen vaak de nodige diepgang om complexe veiligheidskwesties aan te pakken en kunnen nuances missen die essentieel zijn voor het detecteren van cyberaanvallen.