論文の概要: Employing LLMs for Incident Response Planning and Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01271v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 17:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:29:47.049569
• Title: Employing LLMs for Incident Response Planning and Review
• Title（参考訳）: LLMを用いたインシデント対応計画と見直し
• Authors: Sam Hays, Dr. Jules White,
• Abstract要約: 効果的なサイバーセキュリティ管理には、インシデント対応計画(IRP)が不可欠である。 しかし、包括的なIRPの作成は、複雑なシステム、高いターンオーバ率、ドキュメントの欠如といった課題に悩まされることが多い。 本稿では,ChatGPTのようなLarge Language Models (LLMs)を活用することで,IRPの開発,レビュー,改良が大幅に向上できると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incident Response Planning (IRP) is essential for effective cybersecurity management, requiring detailed documentation (or playbooks) to guide security personnel during incidents. Yet, creating comprehensive IRPs is often hindered by challenges such as complex systems, high turnover rates, and legacy technologies lacking documentation. This paper argues that, despite these obstacles, the development, review, and refinement of IRPs can be significantly enhanced through the utilization of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT. By leveraging LLMs for tasks such as drafting initial plans, suggesting best practices, and identifying documentation gaps, organizations can overcome resource constraints and improve their readiness for cybersecurity incidents. We discuss the potential of LLMs to streamline IRP processes, while also considering the limitations and the need for human oversight in ensuring the accuracy and relevance of generated content. Our findings contribute to the cybersecurity field by demonstrating a novel approach to enhancing IRP with AI technologies, offering practical insights for organizations seeking to bolster their incident response capabilities.
• Abstract（参考訳）: インシデント対応計画(IRP)は、効果的なサイバーセキュリティ管理に不可欠であり、インシデント中のセキュリティ担当者をガイドするために詳細なドキュメント(またはプレイブック)を必要とする。 しかし、包括的なIRPの作成は、複雑なシステム、高いターンオーバ率、ドキュメントの欠如といった課題に悩まされることが多い。 本稿では、これらの障害にもかかわらず、ChatGPTのようなLarge Language Models(LLM)を利用することで、IRPの開発、レビュー、洗練を著しく向上させることができると論じる。 最初の計画の起草、ベストプラクティスの提案、ドキュメントギャップの特定といったタスクにLLMを活用することで、企業はリソースの制約を克服し、サイバーセキュリティインシデントに対する準備性を向上させることができる。 我々は,ILPプロセスの合理化に向けたLCMの可能性を考察するとともに,生成したコンテンツの正確性と関連性を確保するため,人間の監視の限界と必要性を考察する。 我々の発見は、AI技術でIRPを強化する新しいアプローチを実証し、インシデント対応能力を強化しようとする組織に実践的な洞察を提供することによって、サイバーセキュリティ分野に寄与する。

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