Fugu-MT 論文翻訳(概要): SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence

論文の概要: SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03446v1
Date: Mon, 6 May 2024 13:17:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 13:36:52.069470
Title: SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence
Title（参考訳）: SevenLLM:サイバー脅威インテリジェンスにおける大規模言語モデルのベンチマーク、緩和、強化
Authors: Hangyuan Ji, Jian Yang, Linzheng Chai, Chaoren Wei, Liqun Yang, Yunlong Duan, Yunli Wang, Tianzhen Sun, Hongcheng Guo, Tongliang Li, Changyu Ren, Zhoujun Li,
Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティのインシデント分析と応答能力をベンチマークし,評価し,改善するためのフレームワークを提案する。サイバーセキュリティのWebサイトから、サイバーセキュリティの生テキストをクロールすることによって、高品質なバイリンガル命令コーパスを作成します。命令データセットSEvenLLM-Instructは、マルチタスク学習目的のサイバーセキュリティLLMのトレーニングに使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.550484938124193
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To address the increasing complexity and frequency of cybersecurity incidents emphasized by the recent cybersecurity threat reports with over 10 billion instances, cyber threat intelligence (CTI) plays a critical role in the modern cybersecurity landscape by offering the insights required to understand and combat the constantly evolving nature of cyber threats. Inspired by the powerful capability of large language models (LLMs) in handling complex tasks, in this paper, we introduce a framework to benchmark, elicit, and improve cybersecurity incident analysis and response abilities in LLMs for Security Events (SEvenLLM). Specifically, we create a high-quality bilingual instruction corpus by crawling cybersecurity raw text from cybersecurity websites to overcome the lack of effective data for information extraction. Then, we design a pipeline to auto-select tasks from the tasks pool and convert the raw text into supervised corpora comprised of question and response. The instruction dataset SEvenLLM-Instruct is used to train cybersecurity LLMs with the multi-task learning objective (27 well-designed tasks) for augmenting the analysis of cybersecurity events. Extensive experiments in our curated benchmark (SEvenLLM-bench) demonstrate that SEvenLLM performs more sophisticated threat analysis and fortifies defenses against the evolving landscape of cyber threats.
Abstract（参考訳）: 最近の100億件以上のサイバーセキュリティ脅威レポートで強調されているサイバーセキュリティインシデントの増加と頻度に対処するため、サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、サイバー脅威の絶えず進化する性質を理解し、対処するために必要な洞察を提供することによって、現代のサイバーセキュリティの状況において重要な役割を果たす。本稿では,LLM for Security Events(SEvenLLM)において,大規模言語モデル(LLM)の複雑なタスク処理能力に着想を得て,サイバーセキュリティインシデント分析と応答能力のベンチマーク,評価,改善を行うフレームワークを提案する。具体的には、サイバーセキュリティウェブサイトからサイバーセキュリティの原文をクロールすることで、情報抽出に有効なデータがないことを克服し、高品質なバイリンガル命令コーパスを作成する。そして,タスクプールからタスクを自動的に選択し,質問応答からなる教師付きコーパスに変換するパイプラインを設計する。命令データセットSEvenLLM-Instructは、サイバーセキュリティイベントの分析を強化するために、マルチタスク学習目標(27のよく設計されたタスク)でサイバーセキュリティLLMをトレーニングするために使用される。得られたベンチマーク(SEvenLLM-bench)では、SEvenLLMはより高度な脅威分析を行い、サイバー脅威の進化する状況に対する防御を固めている。

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