論文の概要: ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10388v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 21:04:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:11.208603
• Title: ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management
• Title（参考訳）: ThreatKG: オープンソースのサイバー脅威情報収集と管理を自動化するAI駆動システム
• Authors: Peng Gao, Xiaoyuan Liu, Edward Choi, Sibo Ma, Xinyu Yang, Dawn Song,
• Abstract要約: ThreatKGはOSCTIの収集と管理のための自動化システムである。 複数のソースから多数のOSCTIレポートを効率的に収集する。 さまざまな脅威エンティティに関する高品質な知識を抽出するために、AIベースの専門技術を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.0114141380651
• License:
• Abstract: Open-source cyber threat intelligence (OSCTI) has become essential for keeping up with the rapidly changing threat landscape. However, current OSCTI gathering and management solutions mainly focus on structured Indicators of Compromise (IOC) feeds, which are low-level and isolated, providing only a narrow view of potential threats. Meanwhile, the extensive and interconnected knowledge found in the unstructured text of numerous OSCTI reports (e.g., security articles, threat reports) available publicly is still largely underexplored. To bridge the gap, we propose ThreatKG, an automated system for OSCTI gathering and management. ThreatKG efficiently collects a large number of OSCTI reports from multiple sources, leverages specialized AI-based techniques to extract high-quality knowledge about various threat entities and their relationships, and constructs and continuously updates a threat knowledge graph by integrating new OSCTI data. ThreatKG features a modular and extensible design, allowing for the addition of components to accommodate diverse OSCTI report structures and knowledge types. Our extensive evaluations demonstrate ThreatKG's practical effectiveness in enhancing threat knowledge gathering and management.
• Abstract（参考訳）: オープンソースのサイバー脅威インテリジェンス(OSCTI)は、急速に変化する脅威の状況に追随するために欠かせないものになっている。 しかし、現在のOSCTIの収集・管理ソリューションは主に、低レベルで孤立した、潜在的な脅威を狭義に見ることのできる、構造化された妥協指標(IOC)フィードに焦点を当てている。 一方、多くのOSCTIレポート(例えば、セキュリティ記事、脅威レポート)の構造化されていないテキストに見られる、広範囲で相互に結びついた知識は、まだ明らかにされていない。 このギャップを埋めるため,OSCTIの収集・管理自動化システムであるThreatKGを提案する。 ThreatKGは、複数のソースから多数のOSCTIレポートを効率よく収集し、AIベースの専門技術を活用して、さまざまな脅威エンティティとその関係に関する高品質な知識を抽出し、新たなOSCTIデータを統合して脅威知識グラフを構築し、継続的に更新する。 ThreatKGはモジュラーで拡張可能な設計で、多様なOSCTIレポート構造や知識タイプに対応するコンポーネントを追加することができる。 我々は,ThreatKGによる脅威知識収集・管理の実践的効果を広く評価した。

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