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。
関連論文リスト
- See it, Think it, Sorted: Large Multimodal Models are Few-shot Time Series Anomaly Analyzers [23.701716999879636]
時系列データの急激な増加に伴い,時系列異常検出(TSAD)はますます重要になりつつある。
本稿では,TMA(Time Series Anomaly Multimodal Analyzer)と呼ばれる先駆的なフレームワークを導入し,異常の検出と解釈を両立させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T10:28:41Z) - Metadata Matters for Time Series: Informative Forecasting with Transformers [70.38241681764738]
時系列予測のためのMetaTST(Metadata-informed Time Series Transformer)を提案する。
メタデータの非構造化の性質に取り組むため、MetaTSTは、事前に設計されたテンプレートによってそれらを自然言語に形式化する。
Transformerエンコーダは、メタデータ情報によるシーケンス表現を拡張するシリーズトークンとメタデータトークンの通信に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T11:37:55Z) - PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection [51.20479454379662]
私たちはaを提案します。
フェデレートされた異常検出フレームワークであるPeFADは、プライバシーの懸念が高まっている。
我々は、4つの実際のデータセットに対して広範な評価を行い、PeFADは既存の最先端ベースラインを最大28.74%上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T13:51:08Z) - It Is Time To Steer: A Scalable Framework for Analysis-driven Attack Graph Generation [50.06412862964449]
アタックグラフ(AG)は、コンピュータネットワークに対するマルチステップ攻撃に対するサイバーリスクアセスメントをサポートする最も適したソリューションである。
現在の解決策は、アルゴリズムの観点から生成問題に対処し、生成が完了した後のみ解析を仮定することである。
本稿では,アナリストがいつでもシステムに問い合わせることのできる新しいワークフローを通じて,従来のAG分析を再考する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T10:44:58Z) - TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:11:21Z) - RESAM: Requirements Elicitation and Specification for Deep-Learning
Anomaly Models with Applications to UAV Flight Controllers [24.033936757739617]
ドメインの専門家やディスカッションフォーラム、公式な製品ドキュメントから知識を統合化するための要件プロセスであるRESAMを紹介します。
本稿では,小型無人航空システムのための飛行制御システムに基づくケーススタディを提案し,その利用が効果的な異常検出モデルの構築を導くことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T18:09:59Z) - A Review of Open Source Software Tools for Time Series Analysis [0.0]
本稿では、アーキテクチャを備えた典型的な時系列分析(TSA)フレームワークについて述べ、TSAフレームワークの主な特徴を列挙する。
本稿では,60の時系列解析ツール,32の予測モジュール,21のパッケージの異常検出について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T07:12:20Z) - Anomaly Detection for Aggregated Data Using Multi-Graph Autoencoder [21.81622481466591]
システムログの異常検出モデルの作成に重点を置いている。
集約されたデータと集約されたイベント間の関係を徹底的に分析する。
本稿では,新しい畳み込みグラフ自動エンコーダモデルMGAEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T17:38:42Z) - Learning summary features of time series for likelihood free inference [93.08098361687722]
時系列データから要約機能を自動的に学習するためのデータ駆動型戦略を提案する。
以上の結果から,データから要約的特徴を学習することで,手作りの値に基づいてLFI手法よりも優れる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T19:21:37Z) - A Causal-based Framework for Multimodal Multivariate Time Series
Validation Enhanced by Unsupervised Deep Learning as an Enabler for Industry
4.0 [0.0]
マルチレベルコンテキスト異常検出のための概念検証フレームワークを開発した。
長期記憶オートエンコーダの評価を成功させ、高炉の複数の資産に関連する文脈の学習された表現を検証する。
プロセス産業に適用された非教師なし根本原因分析の実現手段として、因果発見と表現学習を組み合わせた研究ロードマップが特定されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T14:48:02Z) - Meta-learning framework with applications to zero-shot time-series
forecasting [82.61728230984099]
この研究は幅広いメタラーニングフレームワークを使って肯定的な証拠を提供する。
残余接続はメタラーニング適応機構として機能する。
我々は、ソースTSデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングし、異なるターゲットTSデータセット上で再トレーニングすることなくデプロイできることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-07T16:39:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。