语言的力量：从自然语言生成 PowerShell 攻击代码
密码学与安全
2024-04-22 v1 软件工程
摘要
由于 Windows 操作系统是最易受攻击的系统之一，PowerShell 语言已成为恶意行为者和网络安全专业人员（例如用于渗透测试）的关键工具。本研究通过使用神经机器翻译（NMT）从自然语言描述自动生成攻击性 PowerShell 代码，探索了 AI 代码生成中一个未知的领域。出于训练和评估的目的，我们提出了两个包含 PowerShell 代码样本的新颖数据集，其中一个包含人工编写的自然语言描述，另一个是仅包含代码的数据集，用于强化训练。我们对最先进的 NMT 模型进行了广泛评估，并对生成的代码进行了静态和动态分析。结果表明，使用我们的数据集微调 NMT 能够有效生成攻击性 PowerShell 代码。与使用最广泛的 LLM 服务 ChatGPT 进行对比分析，揭示了我们微调模型的独特优势。
引用
@article{arxiv.2404.12893,
title = {The Power of Words: Generating PowerShell Attacks from Natural Language},
author = {Pietro Liguori and Christian Marescalco and Roberto Natella and Vittorio Orbinato and Luciano Pianese},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12893},
year = {2024}
}
备注
18th USENIX WOOT Conference on Offensive Technologies, GitHub Repo: https://github.com/dessertlab/powershell-offensive-code-generation