論文の概要: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Rule Based AI and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02572v3
• Date: Wed, 25 Sep 2024 06:50:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:45:04.498947
• 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)を組み合わせた新しいフレームワークGenDFIRを紹介する。
• 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) plays a crucial role in Timeline Forensics (TF) within the field of Digital Forensics (DF). It focuses on examining and analyzing time-based digital artefacts, such as timestamps derived from event logs, file metadata, and other relevant data, to correlate events linked to cyber incidents and reconstruct their chronological sequence. Traditional tools often struggle to efficiently handle the large volume and variety of data generated during DF investigations and Incident Response (IR) processes. This paper introduces a novel framework, GenDFIR, which combines Rule-Based Artificial Intelligence (R-BAI) algorithms with Large Language Models (LLMs) to enhance and automate the TA process. The proposed approach consists of two key stages: (1) R-BAI is used to identify and select anomalous digital artefacts based on predefined rules. (2) The selected artefacts are then transformed into embeddings for processing by an LLM with the assistance of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) agent. The LLM uses its capabilities to perform automated TA on the artefacts and predict potential incident outcomes. To validate the framework, we evaluated its performance, efficiency, and reliability. Several metrics were applied to simulated cyber incident scenarios, which were presented as forensic case documents. Our findings demonstrate the significant potential of integrating R-BAI and LLMs for TA. This innovative approach underscores the power of Generative AI (GenAI), particularly LLMs, and opens up new possibilities for advanced threat detection and incident reconstruction, marking a significant advancement in the field.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析(TA)は、デジタル・フォレシクス(DF)分野において、タイムライン・フォレシクス(TF)において重要な役割を担っている。 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タイムスタンプなどの時間ベースのデジタルアーティファクトを調べ分析することに焦点を当て、サイバーインシデントに関連するイベントを関連付け、時系列を再構築する。 従来のツールは、DF調査やインシデント対応(IR)プロセスで生成される大量のデータやさまざまなデータを効率的に扱う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)を組み合わせた新しいフレームワークGenDFIRを紹介する。 提案手法は,(1)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) 選択された人工物は、レトリーバル増強世代(RAG)エージェントの助けを借りて、LLMによる加工用の埋込物に変換される。 LLMはその能力を使用して、人工物上で自動TAを実行し、潜在的なインシデント結果を予測する。 このフレームワークを検証するために,性能,効率,信頼性を評価した。 いくつかの指標がシミュレートされたサイバーインシデントシナリオに適用され、法医学の事例文書として提示された。 R-BAI と LLM を TA に組み込むことの有意な可能性を示唆した。 この革新的なアプローチは、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新たな可能性を開く。

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