【论文速读】| 迈向智能且安全的云：大语言模型赋能的主动防御

原文标题：Toward Intelligent and Secure Cloud: Large Language Model Empowered Proactive Defense

原文作者：Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du, Zihan Chen

作者单位：Southeast University, Purple Mountain Laboratories, Jiangsu Province Engineering Research Center of Security for Ubiquitous Network, China

关键词：Cloud Computing, Large Language Models, Proactive Defense, Security Intelligence, Self Evolution

原文链接：https://arxiv.org/abs/2412.21051

开源代码：https://github.com/SEU-ProactiveSecurity-Group/LLM-PD

论文简介：该论文提出了一种创新性的主动防御架构——LLM-PD，旨在提升云计算环境下的安全性。该架构融合了大语言模型（LLM）在语言理解、数据分析、任务推理、代码生成等方面的能力，能够实现对复杂网络威胁的主动识别、智能决策与自动化防御部署。LLM-PD架构具备动态适应、经验自学习、自我演化的特点，在实验中展现了较传统方法更高的防御成功率和效率。

研究目的：随着云计算技术的广泛应用，其复杂的系统架构和多样化的服务组件也带来了显著的安全挑战，尤其面对持续演化的高级攻击手段时，传统的静态防御方式显得力不从心。本文致力于构建一种具备“自我感知”“智能判断”“主动出击”的安全防御系统，借助LLM的推理和生成能力，实现从数据收集、风险评估到策略部署与反馈学习的全流程自动化闭环，为云安全注入真正意义上的“智能”。

研究贡献：

1. 提出并设计了LLM-PD架构，首次将预训练的大语言模型系统性地应用于云环境主动防御场景，集数据收集、风险评估、任务决策、防御执行与反馈学习为一体。

2. 基于GPT-4o mini构建原型系统，通过应对不同类型的DoS攻击场景，展示了架构的实际运行能力与自动适应特性。

3. 与现有的深度强化学习等主流方法对比实验显示，LLM-PD在成功率、生存率、响应时间等关键指标上均具有显著优势，且具备极强的跨场景适应能力与持续演化能力。

当前云计算凭借其弹性伸缩、高可用性和成本效率优势，迅速成为服务计算的主流形态，广泛应用于各类企业与个人业务。然而，云计算架构的开放性和异构性，也让其暴露于复杂多变的网络威胁之下。从经典的IP欺骗、ARP攻击到难以预警的0day漏洞攻击，现有基于规则或模式识别的防御方式难以应对持续演变的攻击策略。尽管已有若干主动防御方案，如移动目标防御、网络欺骗、仿生防御等，尝试提前预测并应对威胁，但这些方案普遍存在适应性差、泛化能力弱、部署复杂等问题。尤其在面对动态变化的攻击环境时，静态策略和依赖训练的模型难以灵活应对。为此，本文提出融合LLM的主动防御架构，借助其在上下文推理、自动生成、任务拆解、多模态理解等能力，在攻击初现端倪时即可迅速识别威胁并做出决策，通过自动化部署和持续性反馈学习实现真正意义上的“智能云防御”。

在云环境中构建主动防御机制，是实现网络安全战略转型的关键一环。相较于事后响应型的被动防御，主动防御通过实时感知、预测和响应，实现对攻击链条的提前干预。以往的主动防御研究主要集中在：

1. 移动目标防御结合深度强化学习技术，实现对低速率DDoS攻击的智能应对；

2. 基于变异机制的防御方案，用于提升云原生应用抵御中间人攻击的鲁棒性；

3. 在网络功能虚拟化框架中融合仿生防御，抵御缓存侧信道和代码复用等高级攻击。

然而，这些方案多依赖于手工设定规则或固定模型，无法在不同场景间自适应迁移，对高级攻击手段的识别和反应能力仍有限。与此同时，LLM在自然语言处理领域取得突破，具备任务泛化能力和推理能力，被逐步引入安全领域，如用于恶意代码分析、攻击路径模拟、自动化修复等方向，显示出巨大的潜力。本文正是基于这一趋势，探索LLM在云安全主动防御中的全面赋能可能性。

论文提出的LLM-PD架构，融合了大语言模型的推理、生成和自学习能力，构建起一套全流程、自主可进化的云安全主动防御体系。整个架构由五个核心模块构成：

1. 数据收集与重构：集成多种网络监测工具，自动采集多源异构安全数据，并通过LLM实现内容抽取、冗余去除与格式标准化，形成可供分析的结构化输入。

2. 状态与风险评估：LLM对云系统当前硬件、网络和应用状态进行语义分析，结合历史数据识别异常模式，评估威胁等级，并锁定潜在攻击目标。

3. 任务推理与策略决策：基于风险等级，LLM将复杂防御目标拆解为子任务，分配优先级并制定符合资源约束和用户偏好的最优响应策略。

4. 自动化部署执行：对于已知防御机制，模块自动调用配置进行部署；若策略新颖，则由LLM生成并编译自定义脚本，实现即时创建并执行新型防御动作。

5. 效果评估与反馈学习：系统在每轮防御后评估其在安全性、资源耗费、恢复速度和服务质量上的表现，并将经验记忆反馈给LLM以实现策略进化与知识积累。

整体来看，LLM-PD不仅提高了防御效率与准确率，更具备高度适应性与自我演化能力，为云安全注入智能核心。

论文基于GPT-4o mini搭建了LLM-PD的原型系统，并在三类典型DoS攻击场景中进行测试：SYN Flooding、SlowHTTP 和 Memory DoS。实验设置包括多副本弹性服务环境和虚拟机云基础设施，模拟不同攻击强度下的系统运行状态。

结果显示：

1. 防御成功率始终维持在88%以上，在攻击者数量达到50人时依旧表现出强韧性。

2. 防御策略部署平均所需时间步数明显减少，通过持续学习，系统能在更短时间内完成防御任务。

3. 与DQN、Actor-Critic、PPO三种深度强化学习方法对比，LLM-PD在无特定训练的情况下仍具备更强的泛化能力和应变能力，尤其在高强度攻击下的表现优势显著。

研究者发现，大语言模型（LLM）的发展，为应对和减轻网络攻击相关挑战带来广阔前景。在此背景下，研究者提出一种由大语言模型赋能的创新性主动防御架构，旨在提升云环境安全性，缓解安全威胁。该架构借助大语言模型在数据收集、安全分析、任务推断、防御部署及效果评估等方面的优势，对云环境安全态势展开全面分析，高效实施恰当的应对策略，并能持续自我进化，以适应复杂多变的攻击场景。

为验证该架构的有效性，研究者针对三种拒绝服务（DoS）攻击开展详细的案例研究。实验结果显示，与当前最先进的方法相比，新提出的架构在防御有效性和效率上均实现显著提升。研究的最后，研究者对进一步增强云安全的未来发展方向进行展望，并指出该领域有待解决的挑战。