論文の概要: AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02655v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 08:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 16:01:48.635401
• Title: AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation
• Title（参考訳）: AGIR: 自然言語生成によるサイバー脅威情報報告の自動化
• Authors: Filippo Perrina, Francesco Marchiori, Mauro Conti, Nino Vincenzo Verde
• Abstract要約: 我々は,CTIレポートの変換ツールであるAGIR(Automatic Generation of Intelligence Reports)を紹介する。 AGIRの主な目的は、包括的インテリジェンスレポートを生成するための労働集約的なタスクを自動化することで、セキュリティアナリストを強化することである。 我々はAGIRのレポート生成能力を定量的かつ質的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.43868945929965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cyber Threat Intelligence (CTI) reporting is pivotal in contemporary risk management strategies. As the volume of CTI reports continues to surge, the demand for automated tools to streamline report generation becomes increasingly apparent. While Natural Language Processing techniques have shown potential in handling text data, they often struggle to address the complexity of diverse data sources and their intricate interrelationships. Moreover, established paradigms like STIX have emerged as de facto standards within the CTI community, emphasizing the formal categorization of entities and relations to facilitate consistent data sharing. In this paper, we introduce AGIR (Automatic Generation of Intelligence Reports), a transformative Natural Language Generation tool specifically designed to address the pressing challenges in the realm of CTI reporting. AGIR's primary objective is to empower security analysts by automating the labor-intensive task of generating comprehensive intelligence reports from formal representations of entity graphs. AGIR utilizes a two-stage pipeline by combining the advantages of template-based approaches and the capabilities of Large Language Models such as ChatGPT. We evaluate AGIR's report generation capabilities both quantitatively and qualitatively. The generated reports accurately convey information expressed through formal language, achieving a high recall value (0.99) without introducing hallucination. Furthermore, we compare the fluency and utility of the reports with state-of-the-art approaches, showing how AGIR achieves higher scores in terms of Syntactic Log-Odds Ratio (SLOR) and through questionnaires. By using our tool, we estimate that the report writing time is reduced by more than 40%, therefore streamlining the CTI production of any organization and contributing to the automation of several CTI tasks.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)の報告は、現代のリスク管理戦略において重要である。 ctiレポートの量が増え続けるにつれ、レポート生成を合理化する自動化ツールの需要がますます高まっている。 自然言語処理技術はテキストデータを扱う可能性を示しているが、多種多様なデータソースと複雑な相互関係の複雑さに対処するのに苦労することが多い。 さらに、STIXのような確立されたパラダイムはCTIコミュニティ内の事実上の標準として現れ、一貫性のあるデータ共有を容易にするためのエンティティと関係の正式な分類を強調している。 本稿では,ctiレポーティングにおける差し迫った課題に対処するための,トランスフォーメーションな自然言語生成ツールであるagir(automatic generation of intelligence reports)を紹介する。 AGIRの主な目的は、エンティティグラフの形式的表現から包括的なインテリジェンスレポートを生成するための労働集約的なタスクを自動化することで、セキュリティアナリストを強化することである。 AGIRはテンプレートベースのアプローチの利点とChatGPTのような大規模言語モデルの能力を組み合わせることで、2段階のパイプラインを利用する。 我々はAGIRのレポート生成能力を定量的かつ質的に評価する。 生成したレポートは、ホルマリン言語で表現された情報を正確に伝達し、幻覚を起こすことなく高いリコール値(0.99)を達成する。 さらに,本報告の流布度と有効性を比較し,Syntactic Log-Odds Ratio (SLOR) やアンケートを通じてAGIRがより高いスコアを得られるかを示した。 このツールを用いることで,レポート作成時間を40%以上削減できると推定し,任意の組織のcti生産を合理化し,複数のctiタスクの自動化に寄与する。

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