報告摘要

資安領域面臨的一個重大挑戰是，缺乏用於訓練內部威脅偵測系統的真實且可共享的資料集。傳統的資料集通常是合成的，未能反映現實世界場景的複雜性，而真實資料則因其敏感性而無法分享。為了應對這一挑戰，一項開創性的研究引入了一款名為「Chimera」的新型AI工具。Chimera利用多個大型語言模型（LLM）代理人，能模擬真實員工在不同企業環境中的正常與惡意行為。這款工具的核心價值在於其能夠創建一個多代理人模擬環境，以生成大量、逼真且可分享的資料集，從而解決了長期以來資料匱乏的問題。研究人員利用此模擬工具，成功地創建了包含15種真實攻擊情景的ChimeraLog資料集。初步測試顯示，現有的偵測模型在面對ChimeraLog時表現不佳，這突顯了對更真實訓練資料的需求。Chimera的出現不僅為資安研究和防禦提供了一種創新方法，也為企業提供了在不暴露內部敏感資訊的前提下，測試和改進其安全防禦的途徑。

一、內部威脅偵測的資料困境

內部威脅是企業面臨的最嚴峻的網路安全風險之一，其造成的損失往往巨大且難以追蹤。然而，用於訓練和驗證內部威脅偵測系統的資料集一直是一個瓶頸。現有的公開資料集大多是人工合成的，缺乏真實世界的複雜性、多樣性以及微妙的行為模式，導致偵測模型在實際部署時表現不佳。另一方面，企業內部真實的數據雖然價值極高，但因其包含高度敏感的個人資訊和業務秘密，使其無法在業界或學術界共享，進而阻礙了整體技術的進步。這種資料上的困境，使得內部威脅偵測的技術發展緩慢，無法跟上威脅演變的速度。Chimera的開發正是為了打破這一僵局，透過模擬的方式，創造出既逼真又可共享的資料集，為整個資安社群提供一個可行的解決方案。

二、Chimera工具的核心運作原理

三、Chimera的實踐與成果：ChimeraLog資料集

為了證明Chimera的有效性，研究人員利用該工具創建了一個名為「ChimeraLog」的大型資料集。此資料集包含了數百名虛擬員工在一個模擬公司中長達數週的活動記錄，其中精心嵌入了15個基於真實世界事件的內部威脅攻擊情景。這些情景涵蓋了多種攻擊類型，例如竊取智慧財產、發動勒索軟體攻擊，以及利用未授權訪問權限等。ChimeraLog的獨特之處在於其豐富的元數據和完整的行為鏈，這使得資安研究人員能夠詳細分析從正常行為到惡意行為的整個過程。研究人員使用多個現有的內部威脅偵測模型對ChimeraLog進行了測試。結果令人震驚：這些在舊有資料集上表現良好的模型，在面對ChimeraLog時卻顯著失效。這一發現強烈地證明了ChimeraLog的逼真性，並同時揭示了當前內部威脅偵測技術的弱點。

四、對資安界的深遠影響

Chimera工具及其所產生的ChimeraLog資料集對資安界具有深遠的意義。首先，它提供了一個可無限擴展的、可控的測試平台。資安團隊可以在這個沙盒環境中，生成各種他們感興趣的、甚至是最極端的內部威脅情境，用以測試他們現有的防禦措施和新開發的偵測模型。這不僅能幫助他們發現系統的漏洞，還能在不影響實際業務運行的情況下，反覆進行模擬演練。其次，Chimera為資安研究開闢了新的道路。透過公開的ChimeraLog資料集，全球的研究人員和開發者可以共同合作，開發更先進的、能夠應對複雜內部威脅的偵測演算法。這將極大地加速整個領域的技術進步。最後，對於企業而言，這意味著他們能夠更有效地評估和加強自身的內部安全防線，從而減少因內部威脅而帶來的巨大風險和潛在損失。

五、結論與展望

Chimera是一個突破性的AI工具，它透過模擬真實的員工行為來解決內部威脅偵測領域長期以來的資料困境。它所產生的ChimeraLog資料集，不僅證明了現有偵測技術的局限性，也為未來的研究和實踐提供了寶貴的資源。隨著大型語言模型技術的不斷發展，Chimera的模擬能力將會變得更加精確和複雜。未來，這類AI工具將成為網路安全團隊不可或缺的資產，幫助他們在不斷演變的威脅景觀中保持領先地位。Chimera的出現標誌著資安防禦從被動反應向主動預測和模擬演練的重大轉變，為保護企業的數位資產提供了全新的視角和方法。