論文の概要: GenDFIR: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Retrieval Augmented Generation and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02572v4
• Date: Fri, 27 Dec 2024 13:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:42.515899
• Title: GenDFIR: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Retrieval Augmented Generation and Large Language Models
• Title（参考訳）: GenDFIR:Retrieval Augmented Generation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解析の強化
• Authors: Fatma Yasmine Loumachi, Mohamed Chahine Ghanem, Mohamed Amine Ferrag,
• Abstract要約: デジタル法医学とインシデント応答(DFIR)におけるサイバータイムライン解析の重要性 伝統的な手法は、証拠の識別と特徴抽出のためにログやメタデータのような構造化された成果物に依存している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したフレームワークであるGenDFIR,特にゼロショットモードのLlama 3.1 8Bについて紹介し,Retrieval-Augmented Generation (RAG)エージェントと統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
• License:
• Abstract: Cyber timeline analysis, or forensic timeline analysis, is crucial in Digital Forensics and Incident Response (DFIR). It examines artefacts and events particularly timestamps and metadata to detect anomalies, establish correlations, and reconstruct incident timelines. Traditional methods rely on structured artefacts, such as logs and filesystem metadata, using specialised tools for evidence identification and feature extraction. This paper introduces GenDFIR, a framework leveraging large language models (LLMs), specifically Llama 3.1 8B in zero shot mode, integrated with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) agent. Incident data is preprocessed into a structured knowledge base, enabling the RAG agent to retrieve relevant events based on user prompts. The LLM interprets this context, offering semantic enrichment. Tested on synthetic data in a controlled environment, results demonstrate GenDFIR's reliability and robustness, showcasing LLMs potential to automate timeline analysis and advance threat detection.
• Abstract（参考訳）: サイバー・タイムライン分析(サイバー・タイムライン・アナリティクス、英: Cyber timeline analysis)は、デジタル・フォサイシクスとインシデント・レスポンス(DFIR)において重要である。 アーティファクトやイベント、特にタイムスタンプやメタデータを調べ、異常を検出し、相関を確立し、インシデントタイムラインを再構築する。 従来の手法はログやファイルシステムのメタデータといった構造化された成果物に依存しており、証拠の特定と特徴抽出のための特別なツールを使用する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したフレームワークであるGenDFIR,特にゼロショットモードのLlama 3.1 8Bについて紹介し,Retrieval-Augmented Generation (RAG)エージェントと統合する。 インシデントデータを構造化知識ベースに前処理し、RAGエージェントがユーザプロンプトに基づいて関連するイベントを検索できるようにする。 LLMはこの文脈を解釈し、セマンティックエンリッチメントを提供する。 制御された環境下での合成データを用いて実験を行い,GenDFIRの信頼性とロバスト性を示し,時系列解析の自動化と脅威検出の進展を示す。

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