論文の概要: IntellBot: Retrieval Augmented LLM Chatbot for Cyber Threat Knowledge Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05442v1
- Date: Fri, 08 Nov 2024 09:40:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:53:21.670362
- Title: IntellBot: Retrieval Augmented LLM Chatbot for Cyber Threat Knowledge Delivery
- Title（参考訳）: IntellBot:サイバー脅威情報配信のための検索用LLMチャットボット
- Authors: Dincy R. Arikkat, Abhinav M., Navya Binu, Parvathi M., Navya Biju, K. S. Arunima, Vinod P., Rafidha Rehiman K. A., Mauro Conti,
- Abstract要約: IntellBotは、Large Language ModelsやLangchainといった最先端技術の上に構築された高度なサイバーセキュリティである。
さまざまなデータソースから情報を収集し、既知の脆弱性、最近のサイバー攻撃、新興脅威をカバーする包括的な知識ベースを作成する。
それは、サイバーセキュリティのインサイトのための主要なハブとして機能する、カスタマイズされた応答を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.937956959186472
- License:
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of cyber security, intelligent chatbots are gaining prominence. Artificial Intelligence, Machine Learning, and Natural Language Processing empower these chatbots to handle user inquiries and deliver threat intelligence. This helps cyber security knowledge readily available to both professionals and the public. Traditional rule-based chatbots often lack flexibility and struggle to adapt to user interactions. In contrast, Large Language Model-based chatbots offer contextually relevant information across multiple domains and adapt to evolving conversational contexts. In this work, we develop IntellBot, an advanced cyber security Chatbot built on top of cutting-edge technologies like Large Language Models and Langchain alongside a Retrieval-Augmented Generation model to deliver superior capabilities. This chatbot gathers information from diverse data sources to create a comprehensive knowledge base covering known vulnerabilities, recent cyber attacks, and emerging threats. It delivers tailored responses, serving as a primary hub for cyber security insights. By providing instant access to relevant information and resources, this IntellBot enhances threat intelligence, incident response, and overall security posture, saving time and empowering users with knowledge of cyber security best practices. Moreover, we analyzed the performance of our copilot using a two-stage evaluation strategy. We achieved BERT score above 0.8 by indirect approach and a cosine similarity score ranging from 0.8 to 1, which affirms the accuracy of our copilot. Additionally, we utilized RAGAS to evaluate the RAG model, and all evaluation metrics consistently produced scores above 0.77, highlighting the efficacy of our system.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの急速な進化の中で、インテリジェントなチャットボットは人気を集めている。
人工知能、機械学習、自然言語処理は、これらのチャットボットにユーザーからの問い合わせを処理し、脅威知性を提供する権限を与える。
これにより、サイバーセキュリティに関する知識は、プロと一般の両方で容易に利用できるようになる。
従来のルールベースのチャットボットは柔軟性に欠け、ユーザインタラクションに適応するのに苦労することが多い。
対照的に、Large Language Modelベースのチャットボットは、複数のドメインにまたがるコンテキスト関連情報を提供し、会話コンテキストの進化に適応する。
本研究では,Large Language ModelsやLangchainといった最先端技術上に構築された高度なサイバーセキュリティチャットボットであるIntellBotと,Retrieval-Augmented Generationモデルを開発した。
このチャットボットは、さまざまなデータソースから情報を収集し、既知の脆弱性、最近のサイバー攻撃、新興脅威を含む包括的な知識ベースを作成する。
それは、サイバーセキュリティのインサイトのための主要なハブとして機能する、カスタマイズされた応答を提供する。
関連する情報やリソースへの即時アクセスを提供することで、このIntellBotは脅威インテリジェンス、インシデント対応、全体的なセキュリティ姿勢を強化し、時間を節約し、サイバーセキュリティのベストプラクティスに関する知識をユーザに与える。
さらに,2段階評価戦略を用いて,副操縦士の性能を解析した。
間接的アプローチにより0.8以上のBERTスコアと0.8から1までのコサイン類似度スコアを達成し,その精度を確認した。
さらに、RAGASを用いてRAGモデルの評価を行い、全ての評価指標が0.77以上のスコアを連続的に生成し、システムの有効性を強調した。
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