Source: TWCERT/CC台灣電腦網路危機處理暨協調中心 Palo Alto Networks 近期研究報告，公開大型語言模型（LLM）使非程式設計背景的使用者能在數小時內自動產生大量具有攻擊能力的惡意程式碼樣本，如資料竊取器、勒索軟體等，甚至可能產生尚未出現新變種。 研究也指出，現有的防護機制（如：prompt 過濾）容易被「jailbreaking」技巧輕易繞過，資安風險大幅提升。 為了驗證此項資安威脅，Palo Alto Networks的研究團隊設計一套自動化生成惡意程式的流程（如圖1所示），流程包括： 1. 提供特定惡意軟體的資安報告作為輸入資料 2. 將報告內容載入並送入LLM作為 prompt 指令來源 3. 透過多次修正與人機反饋迴圈，不斷調整提示以引導模型生成惡意程式碼 4. 儲存程式與對話紀錄，並進行功能驗證 研究結果顯示，該流程能在短時間內自動化生成數千個具備實際攻擊能力的惡意程式樣本，資安專家警告，「這已不僅是技術門檻的降低，更是進入『量產級』的攻擊時代」。 圖1: 自動化生成惡意程式的系統。 圖片來源 Palo

Source: TWCERT/CC台灣電腦網路危機處理暨協調中心 Palo Alto Networks 近期研究報告，公開大型語言模型（LLM）使非程式設計背景的使用者能在數小時內自動產生大量具有攻擊能力的惡意程式碼樣本，如資料竊取器、勒索軟體等，甚至可能產生尚未出現新變種。 研究也指出，現有的防護機制（如：prompt 過濾）容易被「jailbreaking」技巧輕易繞過，資安風險大幅提升。 為了驗證此項資安威脅，Palo Alto Networks的研究團隊設計一套自動化生成惡意程式的流程（如圖1所示），流程包括： 1. 提供特定惡意軟體的資安報告作為輸入資料 2. 將報告內容載入並送入LLM作為 prompt 指令來源 3. 透過多次修正與人機反饋迴圈，不斷調整提示以引導模型生成惡意程式碼 4. 儲存程式與對話紀錄，並進行功能驗證 研究結果顯示，該流程能在短時間內自動化生成數千個具備實際攻擊能力的惡意程式樣本，資安專家警告，「這已不僅是技術門檻的降低，更是進入『量產級』的攻擊時代」。 圖1: 自動化生成惡意程式的系統。 圖片來源 Palo

Source: TWCERT/CC台灣電腦網路危機處理暨協調中心 Palo Alto Networks 近期研究報告，公開大型語言模型（LLM）使非程式設計背景的使用者能在數小時內自動產生大量具有攻擊能力的惡意程式碼樣本，如資料竊取器、勒索軟體等，甚至可能產生尚未出現新變種。 研究也指出，現有的防護機制（如：prompt 過濾）容易被「jailbreaking」技巧輕易繞過，資安風險大幅提升。 為了驗證此項資安威脅，Palo Alto Networks的研究團隊設計一套自動化生成惡意程式的流程（如圖1所示），流程包括： 1. 提供特定惡意軟體的資安報告作為輸入資料 2. 將報告內容載入並送入LLM作為 prompt 指令來源 3. 透過多次修正與人機反饋迴圈，不斷調整提示以引導模型生成惡意程式碼 4. 儲存程式與對話紀錄，並進行功能驗證 研究結果顯示，該流程能在短時間內自動化生成數千個具備實際攻擊能力的惡意程式樣本，資安專家警告，「這已不僅是技術門檻的降低，更是進入『量產級』的攻擊時代」。 圖1: 自動化生成惡意程式的系統。 圖片來源 Palo

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