Usando Modelos de Linguagem de Grande Escala Aumentados por Retriever para Geração de Gráficos de Ataque

À medida que a complexidade dos sistemas modernos aumenta, também cresce a importância de avaliar sua postura de segurança por meio de gerenciamento eficaz de vulnerabilidades e técnicas de modelagem de ameaças. Uma ferramenta poderosa no arsenal dos profissionais de cibersegurança é o gráfico de ataque, uma representação de todos os caminhos de ataque potenciais dentro de um sistema que um adversário pode explorar para alcançar um determinado objetivo. Os métodos tradicionais de geração de gráficos de ataque envolvem conhecimento especializado, curadoria manual e algoritmos computacionais que podem não abranger todo o cenário de ameaças devido à natureza em constante evolução das vulnerabilidades e explorações. Este artigo explora a abordagem de aproveitar modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o ChatGPT, para automatizar a geração de gráficos de ataque, encadeando inteligentemente Vulnerabilidades e Exposições Comuns (CVEs) com base em suas precondições e efeitos. Também mostra como utilizar LLMs para criar gráficos de ataque a partir de relatórios de ameaças.