در دنیای امروز، با گسترش روزافزون ارتباطات و اتوماسیون، زیرساخت‌های اقتصادی و فرهنگی جوامع مختلف دستخوش تحولات چشمگیری شده‌اند. اما این پیشرفت‌ها، در کنار مزایای فراوان، خطرات جدیدی را نیز به همراه داشته‌اند. حملات سایبری به عنوان یک تهدید جدی، امنیت این زیرساخت‌ها را به خطر انداخته‌اند و نیاز به راهکارهای نوین و کارآمد برای مقابله با این تهدیدات را بیش از پیش نمایان ساخته‌اند. در این راستا، استفاده از هوش مصنوعی و به ویژه پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه امنیت سایبری، به عنوان یک ابزار قدرتمند برای شناسایی، تحلیل و مقابله با حملات سایبری، مورد توجه فراوانی قرار گرفته است.

مقاله “SecureBERT: یک مدل زبان ویژه دامنه برای امنیت سایبری”، یک مدل زبانی جدید را معرفی می‌کند که به طور خاص برای استفاده در حوزه امنیت سایبری طراحی شده است. این مدل، با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی، قادر است متون مرتبط با امنیت سایبری، مانند اطلاعات تهدید سایبری (CTI) را به طور دقیق‌تری تحلیل کند و در نتیجه، به اتوماسیون بسیاری از وظایف حیاتی در این حوزه کمک کند.

اهمیت این مقاله در این است که اطلاعات تهدید سایبری (CTI) معمولاً به شکل متون زبان طبیعی ارائه می‌شوند و تحلیل دستی این متون، نیازمند صرف زمان و تلاش زیادی از سوی متخصصان امنیت سایبری است. SecureBERT با ارائه یک روش خودکار برای تحلیل این متون، می‌تواند به طور چشمگیری در زمان و هزینه صرفه‌جویی کند و به متخصصان این حوزه کمک کند تا تصمیمات امنیتی بهتری اتخاذ کنند.

این مقاله توسط احسان آقایی، شی نیو، وسیم شهید و ایهاب الشاعر نوشته شده است. نویسندگان این مقاله، متخصصانی در زمینه‌های محاسبات و زبان، هوش مصنوعی و رمزنگاری و امنیت هستند و تجربه و دانش کافی در این زمینه‌ها را دارند.

زمینه تحقیق این مقاله، استفاده از پردازش زبان طبیعی در حوزه امنیت سایبری است. نویسندگان با بررسی چالش‌ها و فرصت‌های موجود در این زمینه، یک مدل زبانی جدید را ارائه داده‌اند که قادر است به طور موثرتری متون مرتبط با امنیت سایبری را تحلیل کند.

چکیده این مقاله به این صورت است: پردازش زبان طبیعی (NLP) اخیراً در امنیت سایبری، به ویژه در اطلاعات تهدید سایبری (CTI) و اتوماسیون سایبری، توجه گسترده ای را به خود جلب کرده است. افزایش ارتباطات و اتوماسیون، زیرساخت های اقتصادی و فرهنگی جهان را متحول کرده است، در حالی که خطراتی را از نظر حملات سایبری معرفی کرده اند. CTI اطلاعاتی است که به تحلیلگران امنیت سایبری کمک می کند تا تصمیمات امنیتی هوشمندانه بگیرند، که اغلب به شکل متن زبان طبیعی ارائه می شود، که باید قبل از استفاده برای اقدامات امنیتی خودکار، از طریق یک روش خودکار به قالب قابل خواندن توسط ماشین تبدیل شود. این مقاله SecureBERT را پیشنهاد می کند، یک مدل زبان امنیت سایبری که قادر به گرفتن معانی متن در متن امنیت سایبری (به عنوان مثال، CTI) است و بنابراین در اتوماسیون برای بسیاری از وظایف حیاتی امنیت سایبری که در غیر این صورت متکی به تخصص انسانی و تلاش های دستی وقت گیر هستند، موفق است. SecureBERT با استفاده از مجموعه بزرگی از متن امنیت سایبری آموزش داده شده است. برای اینکه SecureBERT نه تنها در حفظ درک عمومی انگلیسی، بلکه در هنگام اعمال آن بر روی متن با مفاهیم امنیت سایبری موثر باشد، ما یک توکن ساز سفارشی و همچنین روشی برای تغییر وزن های از پیش آموزش داده شده ایجاد کردیم. SecureBERT با استفاده از تست استاندارد مدل زبان پوشیده (MLM) و همچنین دو وظیفه استاندارد NLP اضافی ارزیابی می شود. مطالعات ارزیابی ما نشان می دهد که SecureBERT از مدل های مشابه موجود بهتر عمل می کند و قابلیت آن را برای حل وظایف مهم NLP در امنیت سایبری تأیید می کند.

به طور خلاصه، مقاله SecureBERT را به عنوان یک مدل زبان اختصاصی برای امنیت سایبری معرفی می‌کند. این مدل با استفاده از یک مجموعه داده بزرگ از متون امنیتی آموزش داده شده و قادر است تا وظایف NLP مرتبط با امنیت سایبری را با دقت بالاتری نسبت به مدل‌های موجود انجام دهد.

برای آموزش SecureBERT، نویسندگان از یک مجموعه داده بزرگ از متون مرتبط با امنیت سایبری استفاده کرده‌اند. این مجموعه داده شامل گزارش‌های امنیتی، مقالات علمی، پست‌های وبلاگ و سایر منابع اطلاعاتی مرتبط با این حوزه بوده است.

علاوه بر این، نویسندگان یک توکن‌ساز سفارشی برای SecureBERT طراحی کرده‌اند. توکن‌ساز، متن را به واحدهای کوچکتر (توکن‌ها) تقسیم می‌کند که توسط مدل زبانی قابل پردازش هستند. توکن‌ساز سفارشی SecureBERT به گونه‌ای طراحی شده است که بتواند اصطلاحات و مفاهیم خاص حوزه امنیت سایبری را به طور دقیق‌تری شناسایی کند.

همچنین، نویسندگان روشی را برای تغییر وزن‌های از پیش آموزش داده شده (pre-trained weights) مدل BERT ارائه داده‌اند. این روش به SecureBERT کمک می‌کند تا دانش عمومی زبان انگلیسی را حفظ کند و در عین حال، بر روی متون مرتبط با امنیت سایبری تمرکز کند.

برای ارزیابی عملکرد SecureBERT، نویسندگان از تست استاندارد مدل زبان پوشیده (MLM) و همچنین دو وظیفه استاندارد NLP دیگر استفاده کرده‌اند. نتایج این ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که SecureBERT در مقایسه با مدل‌های موجود، عملکرد بهتری در حل وظایف NLP مرتبط با امنیت سایبری دارد.

یافته‌های کلیدی این مقاله به شرح زیر است:

• SecureBERT یک مدل زبانی قدرتمند برای حوزه امنیت سایبری است.
• SecureBERT در مقایسه با مدل‌های موجود، عملکرد بهتری در حل وظایف NLP مرتبط با امنیت سایبری دارد.
• توکن‌ساز سفارشی و روش تغییر وزن‌های از پیش آموزش داده شده، به SecureBERT کمک می‌کنند تا به طور موثرتری متون مرتبط با امنیت سایبری را تحلیل کند.

SecureBERT می‌تواند در طیف گسترده‌ای از کاربردها در حوزه امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرد. برخی از این کاربردها عبارتند از:

• شناسایی و تحلیل بدافزارها: SecureBERT می‌تواند برای تحلیل کدهای مخرب و شناسایی الگوهای رفتاری بدافزارها مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، می‌تواند نام توابع مخرب، رشته‌های مشکوک و سایر ویژگی‌های مرتبط با بدافزارها را استخراج کرده و به شناسایی تهدیدات جدید کمک کند.
• تشخیص نفوذ: SecureBERT می‌تواند برای تشخیص حملات سایبری و نفوذ به سیستم‌ها مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، می‌تواند گزارش‌های امنیتی و لاگ‌های سیستم را تحلیل کرده و الگوهای رفتاری غیرعادی را شناسایی کند.
• ارزیابی آسیب‌پذیری: SecureBERT می‌تواند برای ارزیابی آسیب‌پذیری‌های سیستم‌ها و شبکه‌ها مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، می‌تواند اسناد مربوط به آسیب‌پذیری‌ها (CVE) را تحلیل کرده و تأثیر آنها بر روی سیستم‌های مختلف را ارزیابی کند.
• اتوماسیون پاسخ به رخدادهای امنیتی: SecureBERT می‌تواند با تحلیل سریع رخدادهای امنیتی و ارائه اطلاعات مرتبط، به اتوماسیون فرآیند پاسخ به این رخدادها کمک کند.

دستاورد اصلی این مقاله، ارائه یک مدل زبانی جدید است که به طور خاص برای استفاده در حوزه امنیت سایبری طراحی شده است و می‌تواند به طور چشمگیری در اتوماسیون بسیاری از وظایف حیاتی در این حوزه کمک کند. کد منبع SecureBERT در Github در دسترس است.

مقاله SecureBERT، یک گام مهم در جهت استفاده از پردازش زبان طبیعی در حوزه امنیت سایبری است. این مدل زبانی، با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته NLP، قادر است متون مرتبط با امنیت سایبری را به طور دقیق‌تری تحلیل کند و در نتیجه، به اتوماسیون بسیاری از وظایف حیاتی در این حوزه کمک کند. با توجه به اهمیت روزافزون امنیت سایبری و نیاز به راهکارهای نوین و کارآمد برای مقابله با تهدیدات سایبری، می‌توان انتظار داشت که SecureBERT و مدل‌های مشابه، نقش مهمی در آینده این حوزه ایفا کنند.