論文の概要: LLMCloudHunter: Harnessing LLMs for Automated Extraction of Detection Rules from Cloud-Based CTI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05194v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 21:43:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:46:54.650433
- Title: LLMCloudHunter: Harnessing LLMs for Automated Extraction of Detection Rules from Cloud-Based CTI
- Title（参考訳）: LLMCloudHunter:クラウドベースのCTIから検出ルールの自動抽出のためのLLMのハーネス化
- Authors: Yuval Schwartz, Lavi Benshimol, Dudu Mimran, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
- Abstract要約: オープンソースのサイバー脅威インテリジェンス(OS-CTI)は、脅威ハンターにとって貴重な資源である。
OSCTI分析の自動化を目的とした以前の研究は、実行可能な出力を提供できなかった。
我々は,OSCTIデータからジェネリック署名検出規則候補を自動的に生成する新しいフレームワーク LLMCloudHunter を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.312198733476063
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the number and sophistication of cyber attacks have increased, threat hunting has become a critical aspect of active security, enabling proactive detection and mitigation of threats before they cause significant harm. Open-source cyber threat intelligence (OS-CTI) is a valuable resource for threat hunters, however, it often comes in unstructured formats that require further manual analysis. Previous studies aimed at automating OSCTI analysis are limited since (1) they failed to provide actionable outputs, (2) they did not take advantage of images present in OSCTI sources, and (3) they focused on on-premises environments, overlooking the growing importance of cloud environments. To address these gaps, we propose LLMCloudHunter, a novel framework that leverages large language models (LLMs) to automatically generate generic-signature detection rule candidates from textual and visual OSCTI data. We evaluated the quality of the rules generated by the proposed framework using 12 annotated real-world cloud threat reports. The results show that our framework achieved a precision of 92% and recall of 98% for the task of accurately extracting API calls made by the threat actor and a precision of 99% with a recall of 98% for IoCs. Additionally, 99.18% of the generated detection rule candidates were successfully compiled and converted into Splunk queries.
- Abstract（参考訳）: サイバー攻撃の回数と高度化が進むにつれて、脅威狩りは積極的なセキュリティの重要な側面となり、脅威を積極的に検出し、重大な被害をもたらす前に軽減することができるようになった。
オープンソースのサイバー脅威インテリジェンス(OS-CTI)は、脅威ハンターにとって貴重なリソースである。
従来のOSCTI分析の自動化を目的とした研究は,(1)動作可能なアウトプットの提供に失敗したこと,(2)OSCTIのソースに存在するイメージを活用できなかったこと,(3)クラウド環境の重要性の高まりを見越して,オンプレミス環境に重点を置いていたことなどから,制限されている。
これらのギャップに対処するために,LLMCloudHunterを提案する。LLMCloudHunterは大規模言語モデル(LLM)を活用し,テキストおよびビジュアルOSCTIデータから汎用署名検出規則候補を自動的に生成するフレームワークである。
提案するフレームワークが生成するルールの質を,12のアノテートされた実世界のクラウド脅威レポートを用いて評価した。
その結果,本フレームワークは,脅威アクターによるAPI呼び出しを正確に抽出する作業において,92%の精度を達成し,98%のリコールを達成し,99%の精度でIoCのリコールを行うことができた。
さらに、生成された検出ルール候補の99.18%が正常にコンパイルされ、Splunkクエリに変換された。
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