Towards an AI-Enhanced Cyber Threat Intelligence Processing Pipeline

网络威胁的复杂性不断增加，传统的网络威胁情报（CTI）方法难以跟上步伐。人工智能提供了一种潜在的解决方案，可以自动化和增强各种任务，从数据摄取到韧性验证。本文探讨了将人工智能整合到CTI中的潜力。我们提供了一个AI增强的CTI处理管道的蓝图，并详细介绍了其组件和功能。该管道突出了AI和人类专业知识的协作，这是产生及时和高保真网络威胁情报所必需的。我们还探讨了自动生成缓解建议的自动化过程，利用人工智能的能力提供实时、上下文和预测性的洞察。然而，将人工智能整合到CTI中并非没有挑战。因此，我们讨论了伦理困境、潜在的偏见以及AI决策透明性的必要性。我们解决了数据隐私、同意机制和技术潜在误用的需求。此外，我们强调了在CTI分析和AI模型中解决偏见的重要性，要求其透明度和可解释性。最后，我们的工作指出了未来的研究方向，例如探索先进的AI模型来增强网络防御，以及人工智能协作优化。最终，将人工智能与CTI融合似乎在网络安全领域具有重要的潜力。

将人工智能与网络威胁情报（CTI）相结合的潜力和挑战

将人工智能应用于网络威胁情报处理流程，包括数据摄取、分析和建议生成，以提高实时性、上下文性和预测性

论文详细阐述了人工智能与人类专业知识的协作，以生成及时和高保真度的网络威胁情报。此外，论文还探讨了人工智能在建议生成方面的潜力，以及在透明度、数据隐私、偏见和滥用等方面的挑战。最后，论文指出了未来研究方向，包括探索高级人工智能模型来增强网络防御，以及优化人工智能与人类专业知识的协作。

相关研究包括：1.《利用机器学习技术进行网络威胁情报分析》；2.《使用深度学习技术进行网络威胁情报处理的研究》；3.《网络安全中的人工智能：机遇和挑战》等。