WAFGen: LLM Agents for IDS and Multi-Cloud WAF Rules Generation
本文介绍了 WAFGen，这是一个多大语言模型（multi-LLM）微调流水线，能够自动为主要云服务商生成语法有效且具成本效益的 IDS 和 WAF 规则，与人工基准相比，实现了高准确率并显著降低了 AWS Web ACL 的容量成本。
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数字世界已经远远超出了单一办公大楼的围墙。如今，关键服务存在于云端，散布在由不同公司管理的庞大网络中。为了确保这些系统的安全，安全团队依赖于被称为防火墙和入侵检测系统的“数字卫兵”。这些工具就像俱乐部的保安一样，检查每一个试图进入的数据包。如果访客看起来可疑，保安就会阻止他们。但为了做到这一点，保安需要一份观察名单。安全工程师必须亲手编写这些被称为“规则”的名单。他们将新威胁的描述转化为软件能够理解的复杂技术指令。随着互联网的增长和威胁的变化速度加快，手动编写这些规则已成为一项缓慢、昂贵且容易出错的任务。由于云平台种类的极多，工程师往往不得不将同一条规则重写成三到四个不同的语言，仅仅为了保护同一个应用程序。
来自蒙特利尔高等技术学院（École de Technologie Supérieure）和魁北克三河大学（Université du Québec à Trois-Rivières）的一个研究小组开发了一种自动化这一过程的新方法。他们创建了一个名为 WAFGen 的系统，该系统利用先进的人工智能来自动编写这些安全规则。该系统不再要求人类将威胁描述翻译成代码，而是直接接收一段关于危险的普通英文描述，并立即生成针对所使用特定云服务商的技术规则。研究人员在三个主要的云平台（亚马逊 AWS、微软 Azure 和 Cloudflare）以及两个传统的网络安全框架上测试了这个系统。他们的目标是观察人工智能是否能够学会每个平台的独特“语法”，从而在无需人工帮助的情况下编写出有效且可运行的规则。
研究人员构建了一个包含来自所有五个目标系统数千个安全规则示例的海量训练库。他们教导了四种不同的 AI 模型来识别这些规则的模式。为了确保 AI 不仅仅是死记硬背示例，而是真正理解了逻辑，他们测试了两种不同的训练策略。在一种方法中，他们为每个特定的平台训练了独立的 AI 模型，希望专业化能带来更好的结果。在另一种方法中，他们将一个 AI 模型同时在所有五个平台上进行训练，迫使它同时学习它们之间的差异。随后，他们通过要求模型针对新的、未见过的威胁生成规则，并检查云服务商是否接受这些规则，来对这些模型进行测试。
结果显示，AI 模型在编写云服务商接受的规则方面表现得非常成功。当模型为三个主要云平台生成规则时，超过 9on% 的规则在语法上是正确的并可以随时部署。表现最好的模型是一个拥有 70 亿参数的系统，它在亚马逊平台上的成功率接近 96%，在微软平台上的成功率超过 90%。或许最令人惊讶的是，研究人员发现，同时在所有平台上训练的单个模型表现得与仅针对单一平台训练的专业化模型一样好，甚至往往更好。这表明，教导 AI 理解各种云语言之间的差异实际上有助于它避免错误，而不是让它感到困惑。该系统还学会了保持规则的简单与高效。在亚马逊环境中，复杂的规则运行成本更高，而 AI 生成的规则仅使用了可用预算的一小部分，每条规则的成本仅为 10 到 25 个单位，而标准的托管规则集则高达数百个单位。
这项研究还解决了关于人工智能的一个常见担忧：即它可能会发明虚假或危险的指令。研究人员发现，该系统很少编造无效命令。当它出错时，通常只是微小的格式错误，可以通过在规则投入使用前的简单检查来发现。该系统能够处理各种威胁，从常见的 Web 攻击（如 SQL 注入）到更复杂的机器人驱动型威胁。通过在生成过程中直接集成成本检查步骤，该系统允许安全团队在部署新规则之前准确了解其成本。这种能力将规则创建从一种猜测游戏转变为一种精确且具有预算意识的操作。
尽管该系统非常高效，但研究人员指出，它在处理较大的 AI 模型时效果最好。较小、更紧凑的模型在尝试学习所有不同云语言时会表现挣扎，往往无法为某些平台生成有效的规则。然而，对于需要跨多个云保护系统的组织来说，多平台方法被证明是最可靠的。这项工作证明了人工智能现在可以处理将人类安全需求转化为现代云基础设施所需的特定技术语言这一复杂且繁琐的任务。这并不是要取代安全工程师，而是将他们从手动编码的枯燥工作中解放出来，让他们能够专注于策略和分析，而让机器处理繁重的规则生成工作。该系统的代码和数据现已向公众开放，供他人使用和改进，这标志着向更敏捷、更具成本效益的云安全迈出了重要一步。
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