利用生成式人工智能增强安全控制生成
密码学与安全
2024-11-08 v1 机器学习
摘要
安全控制是为基于云的服务设计用于降低风险、保护信息并确保符合安全法规的机制或策略。安全控制的开发传统上是一个劳动密集且耗时的过程。本文探讨了利用生成式人工智能加速安全控制生成的方法。我们特别关注生成 Gherkin 代码，这是一种用于以结构化和可理解格式定义安全控制行为的领域特定语言。通过利用大型语言模型和上下文学习，我们提出了一种结构化框架，将开发安全控制所需的时间从 2-3 天缩短至不到一分钟。我们的方法整合了详细的任务描述、逐步指令和检索增强生成，以提高生成 Gherkin 代码的准确性和效率。在 AWS 云服务上的初步评估展示了有前景的结果，表明生成式人工智能可以有效简化安全控制开发过程，从而为基于云的基础设施提供强大且动态的保护。
引用
@article{arxiv.2411.04284,
title = {Enhancing Security Control Production With Generative AI},
author = {Chen Ling and Mina Ghashami and Vianne Gao and Ali Torkamani and Ruslan Vaulin and Nivedita Mangam and Bhavya Jain and Farhan Diwan and Malini SS and Mingrui Cheng and Shreya Tarur Kumar and Felix Candelario},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.04284},
year = {2024}
}