Using LLMs to Automate Threat Intelligence Analysis Workflows in Security Operation Centers

简介

安全运营中心中的各种分析工作流程中，SIEM系统是普遍存在且发挥着关键作用的。然而，现代SIEM系统面临着一个巨大的挑战：它们仍然无法减轻分析人员在分析用自然语言编写的CTI（网络威胁情报）报告中涉及的重复任务。该项目旨在开发一个AI代理程序，以取代分析CTI报告中涉及的劳动密集型重复任务。该代理程序利用LLMs（例如GPT-4）的革命性能力，但不需要任何人类干预。
作者讲解

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图表
解决问题

开发一种AI代理来替换分析CTI报告中涉及的繁重重复任务，以解决现代SIEM面临的挑战。
关键思路

利用LLMs（如GPT-4）的革命性能力开发AI代理，以自动分析CTI报告，无需人工干预。
其它亮点

论文的亮点包括使用LLMs来自动化CTI报告分析，实验结果表明该代理可以提高分析效率，节省时间和人力成本。论文还提出了一种新的方法来评估代理的性能。
相关研究

最近的相关研究包括使用机器学习和自然语言处理技术来自动化CTI报告分析的研究，如“Automated Cyber Threat Intelligence Extraction and Analysis Using Natural Language Processing and Machine Learning”和“Automated Cyber Threat Intelligence Analysis Using Deep Learning Techniques”。