CyberMetric: A Benchmark Dataset for Evaluating Large Language Models Knowledge in Cybersecurity
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CyberMetric：一个用于评估网络安全中大型语言模型知识的基准数据集
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 方法
- 4 实验结果
- 5 讨论-人与机器
- 6 结论
摘要
大型语言模型（LLM）擅长于从计算机视觉到医学诊断的各个领域。然而，理解网络安全的多样性，包括密码学、逆向工程和风险评估等管理方面，即使对人类专家来说也是一个挑战。在本文中，我们介绍了CyberMetric，这是一个基准数据集，包含来自网络安全领域标准、认证、研究论文、书籍和其他出版物的10000个问题。这些问题是通过协作过程创建的，即将专家知识与LLM（包括GPT-3.5和Falcon-180B）合并。人类专家花了200多个小时来验证它们的准确性和相关性。除了评估LLM的知识外，数据集的主要目标是促进人类和不同LLM在网络安全方面的公平比较。为了实现这一目标，我们仔细选择了80个问题，涵盖了网络安全领域的广泛主题，30名不同专业水平的参与者参与其中，促进了该领域人类和机器智能之间的全面比较。研究结果显示，LLM在网络安全的几乎所有方面都优于人类。
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验结果
5 讨论-人与机器
6 结论
在这项研究中，我们引入了CyberMetric数据集，旨在评估网络安全领域内的大型语言模型（LLM）的知识。我们的研究包括对LLM能力与人类智力的深入比较，涉及30名参与者。评估强调了LLM在回答以安全为中心的问题方面的优势和局限性。这些模型展示了在广泛的安全场景和技术细节中导航和阐明响应的非凡能力。尽管LLM在处理信息方面提供了无与伦比的速度和广度，但它们对历史数据的依赖以及潜在的嵌入偏见需要对其输出进行仔细验证。研究结果显示，现代LLM在回答各个领域的问题时经常超过网络安全专家，展示了其先进的分析能力。