Fugu-MT 論文翻訳(概要): TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports

論文の概要: TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03267v3
Date: Thu, 21 Mar 2024 20:23:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 21:51:11.370219
Title: TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports
Title（参考訳）: TTPXHunter: サイバー脅威レポートのTTPとして行動可能な脅威情報抽出
Authors: Nanda Rani, Bikash Saha, Vikas Maurya, Sandeep Kumar Shukla,
Abstract要約: 敵の様相を知ることは、組織が効果的な防衛戦略を採用し、コミュニティで知性を共有するのを助ける。脅威レポートの文で説明されたmodus operandiを解釈し、構造化フォーマットに変換するには、翻訳ツールが必要である。本研究は、TTPXHunterという手法を用いて、サイバー脅威レポートから脅威情報を自動的に抽出する手法を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2183320563774833
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding the modus operandi of adversaries aids organizations in employing efficient defensive strategies and sharing intelligence in the community. This knowledge is often present in unstructured natural language text within threat analysis reports. A translation tool is needed to interpret the modus operandi explained in the sentences of the threat report and translate it into a structured format. This research introduces a methodology named TTPXHunter for the automated extraction of threat intelligence in terms of Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) from finished cyber threat reports. It leverages cyber domain-specific state-of-the-art natural language processing (NLP) to augment sentences for minority class TTPs and refine pinpointing the TTPs in threat analysis reports significantly. The knowledge of threat intelligence in terms of TTPs is essential for comprehensively understanding cyber threats and enhancing detection and mitigation strategies. We create two datasets: an augmented sentence-TTP dataset of 39,296 samples and a 149 real-world cyber threat intelligence report-to-TTP dataset. Further, we evaluate TTPXHunter on the augmented sentence dataset and the cyber threat reports. The TTPXHunter achieves the highest performance of 92.42% f1-score on the augmented dataset, and it also outperforms existing state-of-the-art solutions in TTP extraction by achieving an f1-score of 97.09% when evaluated over the report dataset. TTPXHunter significantly improves cybersecurity threat intelligence by offering quick, actionable insights into attacker behaviors. This advancement automates threat intelligence analysis, providing a crucial tool for cybersecurity professionals fighting cyber threats.
Abstract（参考訳）: 敵の様相を理解することは、組織が効果的な防衛戦略を採用し、コミュニティで知性を共有するのを助ける。この知識は、脅威分析レポート内の非構造化自然言語テキストにしばしば存在する。脅威レポートの文で説明されたmodus operandiを解釈し、構造化フォーマットに変換するには、翻訳ツールが必要である。本研究は、TTPXHunterという手法を用いて、サイバー脅威レポートから脅威情報を自動的に抽出する手法を紹介する。サイバードメイン固有の自然言語処理(NLP)を活用して、少数派のTTPに対する文を増補し、脅威分析レポートにおいてTPを微調整する。 TTPにおける脅威知能の知識は、サイバー脅威を包括的に理解し、検出と緩和戦略の強化に不可欠である。我々は、39,296のサンプルからなる強化文-TTPデータセットと、149の現実世界のサイバー脅威インテリジェンスレポート-TTPデータセットという2つのデータセットを作成します。さらに、拡張文データセットとサイバー脅威レポートに基づいて、TPXHunterを評価する。 TTPXHunterは、拡張データセット上で92.42%のf1スコアを達成し、レポートデータセットで評価すると、f1スコアの97.09%を達成して、TTP抽出における既存の最先端ソリューションを上回っている。 TTPXHunterは、攻撃行動に関する素早く行動可能な洞察を提供することで、サイバーセキュリティの脅威情報を大幅に改善する。この進歩は脅威情報分析を自動化し、サイバーセキュリティの専門家がサイバー脅威と戦うための重要なツールを提供する。

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