論文の概要: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Rule Based AI and Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02572v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 09:46:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.924437
- Title: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Rule Based AI and Large Language Models
- Title（参考訳）: ルールベースAIと大規模言語モデルによるサイバーインシデントタイムライン分析の促進
- Authors: Fatma Yasmine Loumachi, Mohamed Chahine Ghanem,
- Abstract要約: 本稿では,ルールベース人工知能(R-BAI)アルゴリズムとLarge Language Models(LLM)アルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークGenDFIRを提案する。
我々は,GenDFIRの性能,効率,信頼性を,総合サイバーインシデントシミュレーションのシナリオで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Timeline Analysis (TA) is a key part of Timeline Forensics (TF) in Digital Forensics (DF), focusing primarily on examining and analysing temporal digital artefacts such as timestamps, derived from event logs, file metadata, and other related data to correlate events resulting from cyber incidents and reconstruct their chronological timeline. Traditional tools often struggle to efficiently process the vast volume and variety of data acquired during DF investigations and Incident Response (IR) processes. This paper presents a novel framework, GenDFIR, that combines Rule-Based Artificial Intelligence (R-BAI) algorithms with Large Language Models (LLMs) to advance and automate the TA process. Our approach consists of two main stages (1) We use R-BAI to identify and select anomalous digital artefacts based on predefined rules. (2) The selected artefacts are then converted into embeddings for processing by an LLM with the help of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) agent. The LLM consequently leverages its capabilities to perform automated TA on the artefacts and predict potential incident scenarios. To validate our framework, we evaluate GenDFIR performance, efficiency, and reliability using various metrics across synthetic cyber incident simulation scenarios. This paper presents a proof of concept, where the findings demonstrate the significant potential of integrating R-BAI and LLMs for TA. This novel approach highlights the power of Generative AI (GenAI), specifically LLMs, and opens new avenues for advanced threat detection and incident reconstruction, representing a significant step forward in the field.
- Abstract（参考訳）: タイムライン分析(英: Timeline Analysis, TA)は、主にタイムスタンプや、イベントログ、ファイルメタデータ、その他の関連データから得られた時間的デジタルアーティファクトを調べ、分析し、サイバーインシデントに起因する事象を関連付け、時系列を再構築することに焦点を当てた、デジタルフォサイシクス(DF)におけるタイムラインフォサイシクス(TF)の重要な部分である。
従来のツールは、DF調査やインシデント対応(IR)プロセスで取得した膨大な量のデータを効率的に処理するのに苦労することが多い。
本稿では,ルールベース人工知能(R-BAI)アルゴリズムとLarge Language Models(LLM)アルゴリズムを組み合わせた新しいフレームワークGenDFIRを提案する。
提案手法は, R-BAIを用いて, 予め定義されたルールに基づいて, 異常なデジタルアーティファクトを特定し, 選択する。
2) 選択されたアーティファクトは、検索補助生成(RAG)エージェントの助けを借りて、LCMにより処理するための埋め込みに変換される。
LLMはその能力を活用して、アーティファクト上で自動TAを実行し、潜在的なインシデントシナリオを予測する。
我々は,GenDFIRの性能,効率,信頼性を,総合サイバーインシデントシミュレーションのシナリオで評価した。
本稿では, TA に R-BAI と LLM を統合する可能性を示す概念実証について述べる。
この新しいアプローチは、ジェネレーティブAI(GenAI)、特にLLMの力を強調し、高度な脅威検出とインシデント再構築のための新たな道を開く。
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