論文の概要: LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10036v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 15:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 16:10:17.636935
• Title: LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge
• Title（参考訳）: LOCALINTEL:グローバルおよびローカルなサイバー知識から組織的脅威インテリジェンスを生成する
• Authors: Shaswata Mitra, Subash Neupane, Trisha Chakraborty, Sudip Mittal, Aritran Piplai, Manas Gaur, Shahram Rahimi
• Abstract要約: Security Operations Centerのアナリストは、オープンにアクセス可能なグローバルな脅威データベースからの脅威レポートを収集し、特定の組織のニーズに合うように手動でカスタマイズする。 アナリストは、これらのグローバルおよびローカルな知識データベースを利用して、組織のユニークな脅威応答と緩和戦略を手作業で作成するために、労働集約的なタスクを実行する。 LOCALINTELは,グローバルな脅威リポジトリから脅威レポートを検索し,そのローカルな知識データベースを用いて,特定の組織に対してコンテキスト化を行う,新しい知識コンテキスト化システムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.151042468807402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Security Operations Center (SoC) analysts gather threat reports from openly accessible global threat databases and customize them manually to suit a particular organization's needs. These analysts also depend on internal repositories, which act as private local knowledge database for an organization. Credible cyber intelligence, critical operational details, and relevant organizational information are all stored in these local knowledge databases. Analysts undertake a labor intensive task utilizing these global and local knowledge databases to manually create organization's unique threat response and mitigation strategies. Recently, Large Language Models (LLMs) have shown the capability to efficiently process large diverse knowledge sources. We leverage this ability to process global and local knowledge databases to automate the generation of organization-specific threat intelligence. In this work, we present LOCALINTEL, a novel automated knowledge contextualization system that, upon prompting, retrieves threat reports from the global threat repositories and uses its local knowledge database to contextualize them for a specific organization. LOCALINTEL comprises of three key phases: global threat intelligence retrieval, local knowledge retrieval, and contextualized completion generation. The former retrieves intelligence from global threat repositories, while the second retrieves pertinent knowledge from the local knowledge database. Finally, the fusion of these knowledge sources is orchestrated through a generator to produce a contextualized completion.
• Abstract（参考訳）: security operations center(soc)のアナリストは、オープンアクセス可能なグローバル脅威データベースから脅威レポートを収集し、特定の組織のニーズに合わせて手動でカスタマイズする。 これらのアナリストは、組織のためのプライベートなローカル知識データベースとして機能する内部リポジトリにも依存している。 信頼できるサイバーインテリジェンス、重要な運用詳細、関連する組織情報は、すべてローカルの知識データベースに保存されている。 アナリストは、これらのグローバルおよびローカルの知識データベースを使用して、組織固有の脅威応答と緩和戦略を手作業で作成する、労働集約的なタスクを引き受ける。 近年,Large Language Models (LLM) は多種多様な知識ソースを効率的に処理する能力を示している。 この能力を利用して、グローバルおよびローカルな知識データベースを処理し、組織固有の脅威インテリジェンスの生成を自動化する。 本研究では,グローバルな脅威リポジトリから脅威レポートを抽出し,そのローカルな知識データベースを用いて,特定の組織に対してコンテキスト化を行う,新しい知識コンテキスト化システムであるLOCALINTELを提案する。 LOCALINTELは、グローバル脅威情報検索、ローカル知識検索、コンテキスト化された完了生成の3つの重要なフェーズから構成される。 前者はグローバルな脅威リポジトリからインテリジェンスを取得し、後者はローカルな知識データベースから関連する知識を取得する。 最後に、これらの知識ソースの融合は、ジェネレータを通してオーケストレーションされ、コンテキスト化された補完を生成する。

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