論文の概要: NLP-Based Techniques for Cyber Threat Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08807v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 09:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:12:35.568797
• Title: NLP-Based Techniques for Cyber Threat Intelligence
• Title（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンスのためのNLP技術
• Authors: Marco Arazzi, Dincy R. Arikkat, Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Rafidha Rehiman K. A., Vinod P., Mauro Conti,
• Abstract要約: 脅威知能の文脈で適用されたNLP技術の概要について概説する。 デジタル資産を保護するための主要なツールとして、CTIの基本的定義と原則を説明することから始まる。 その後、WebソースからのCTIデータクローリングのためのNLPベースのテクニック、CTIデータ分析、サイバーセキュリティデータからの関係抽出、CTIの共有とコラボレーション、CTIのセキュリティ脅威の徹底的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.958337678497163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the digital era, threat actors employ sophisticated techniques for which, often, digital traces in the form of textual data are available. Cyber Threat Intelligence~(CTI) is related to all the solutions inherent to data collection, processing, and analysis useful to understand a threat actor's targets and attack behavior. Currently, CTI is assuming an always more crucial role in identifying and mitigating threats and enabling proactive defense strategies. In this context, NLP, an artificial intelligence branch, has emerged as a powerful tool for enhancing threat intelligence capabilities. This survey paper provides a comprehensive overview of NLP-based techniques applied in the context of threat intelligence. It begins by describing the foundational definitions and principles of CTI as a major tool for safeguarding digital assets. It then undertakes a thorough examination of NLP-based techniques for CTI data crawling from Web sources, CTI data analysis, Relation Extraction from cybersecurity data, CTI sharing and collaboration, and security threats of CTI. Finally, the challenges and limitations of NLP in threat intelligence are exhaustively examined, including data quality issues and ethical considerations. This survey draws a complete framework and serves as a valuable resource for security professionals and researchers seeking to understand the state-of-the-art NLP-based threat intelligence techniques and their potential impact on cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、脅威俳優は高度な技術を用いており、しばしばテキストデータの形でデジタルトレースが利用可能である。 サイバー脅威インテリジェンス~(CTI)は、脅威俳優の標的と攻撃行動を理解するのに有用なデータ収集、処理、分析に固有のすべてのソリューションに関連している。 現在、CTIは脅威を特定し緩和し、積極的な防衛戦略を可能にする上で、常に重要な役割を担っている。 この文脈において、人工知能の分野であるNLPは、脅威知能を増強するための強力なツールとして登場した。 本稿では,脅威知能の文脈で適用されたNLP技術の概要について概説する。 デジタル資産を保護するための主要なツールとして、CTIの基本的定義と原則を説明することから始まる。 その後、WebソースからのCTIデータクローリングのためのNLPベースのテクニック、CTIデータ分析、サイバーセキュリティデータからの関係抽出、CTIの共有とコラボレーション、CTIのセキュリティ脅威の徹底的な調査を行う。 最後に、脅威情報におけるNLPの課題と限界について、データ品質の問題や倫理的考察など、徹底的に検討する。 この調査は完全な枠組みを描き、最先端のNLPベースの脅威情報技術とそのサイバーセキュリティへの影響を理解するためのセキュリティ専門家や研究者にとって貴重なリソースとなっている。

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