ChatGPT Knows Your Attacks: Synthesizing Attack Trees Using LLMs

计算机科学 树(集合论) 质量(理念) 计算机安全 数据科学 数学 数学分析 哲学 认识论
作者
Olga Gadyatskaya,Dalia Papuc
出处
期刊:Communications in computer and information science 卷期号:: 245-260 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-981-99-7969-1_18
摘要

Attack trees are a popular method to represent cyberattack scenarios. It is often challenging for organizations to design attack trees for relevant systems and scenarios, as this requires advanced security expertise and the engagement of many stakeholders. In recent years, many studies in academic literature have proposed methods for automating attack tree creation from system models or from libraries of attack patterns. However, these approaches are not yet mature enough to be of practical use in organizations. The advent of large language models (LLMs) opens new opportunities for helping organizations in designing attack trees. We can envisage that organizations would be able to speed up attack tree design and benefit from LLMs like ChatGPT if they could rely on the quality of produced models. In this study, we investigate the feasibility of using ChatGPT to synthesize attack trees for specific scenarios. We propose a method to make ChatGPT to output attack tree-like models, we propose an approach to evaluate the quality of synthesized attack trees, and we evaluate these in two case studies. Our results show that LLMs like ChatGPT can indeed be valuable companions for designing attack trees. Yet, as expected, ChatGPT often fails to capture the meaning of the refinement operators, and the human analyst engaging with ChatGPT still needs to monitor the quality of the results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
普鲁卡因发布了新的文献求助10
刚刚
加油杨完成签到 ,获得积分10
1秒前
liuyanq发布了新的文献求助10
4秒前
随风完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
米九完成签到,获得积分10
11秒前
zhao完成签到,获得积分10
14秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
14秒前
zj完成签到,获得积分10
20秒前
蓝橙完成签到,获得积分10
21秒前
25秒前
GD88完成签到,获得积分10
26秒前
糟糕的梨愁完成签到,获得积分10
27秒前
莫西莫西完成签到 ,获得积分10
28秒前
小趴蔡完成签到 ,获得积分10
30秒前
唐唐发布了新的文献求助10
30秒前
飘逸剑身完成签到,获得积分10
33秒前
airtermis完成签到 ,获得积分10
33秒前
gfasdjsjdsjd完成签到,获得积分10
34秒前
34秒前
杨宁完成签到 ,获得积分10
34秒前
MchemG应助transition采纳,获得20
35秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
36秒前
lxy发布了新的文献求助10
38秒前
gfasdjsjdsjd发布了新的文献求助10
39秒前
JCao727完成签到,获得积分10
39秒前
39秒前
40秒前
OAHCIL完成签到 ,获得积分10
41秒前
lixueao发布了新的文献求助10
42秒前
无辜的行云完成签到 ,获得积分0
45秒前
FIN应助gfasdjsjdsjd采纳,获得20
47秒前
今后应助gfasdjsjdsjd采纳,获得10
47秒前
排骨炖豆角完成签到 ,获得积分10
49秒前
一叶知秋应助大橙子采纳,获得10
51秒前
kk完成签到,获得积分10
54秒前
敏感春天完成签到,获得积分10
54秒前
凶狠的期待完成签到,获得积分10
56秒前
自然函发布了新的文献求助30
56秒前
JF123_完成签到 ,获得积分10
57秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022