論文の概要: Cyber-Attack Technique Classification Using Two-Stage Trained Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18755v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 21:09:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:39.648485
• Title: Cyber-Attack Technique Classification Using Two-Stage Trained Large Language Models
• Title（参考訳）: 2段階学習大言語モデルを用いたサイバーアタック手法の分類
• Authors: Weiqiu You, Youngja Park,
• Abstract要約: 本稿では,サイバー脅威情報(CTI)レポートから自然言語文で記述された攻撃テクニックを識別する文分類システムを提案する。 低リソースのサイバー攻撃分類タスクの分類を改善するために,同一ラベルで補助データを利用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.713349305091325
• License:
• Abstract: Understanding the attack patterns associated with a cyberattack is crucial for comprehending the attacker's behaviors and implementing the right mitigation measures. However, majority of the information regarding new attacks is typically presented in unstructured text, posing significant challenges for security analysts in collecting necessary information. In this paper, we present a sentence classification system that can identify the attack techniques described in natural language sentences from cyber threat intelligence (CTI) reports. We propose a new method for utilizing auxiliary data with the same labels to improve classification for the low-resource cyberattack classification task. The system first trains the model using the augmented training data and then trains more using only the primary data. We validate our model using the TRAM data1 and the MITRE ATT&CK framework. Experiments show that our method enhances Macro-F1 by 5 to 9 percentage points and keeps Micro-F1 scores competitive when compared to the baseline performance on the TRAM dataset.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃に関連する攻撃パターンを理解することは、攻撃者の行動を理解し、適切な緩和措置を実施するために重要である。 しかし、新しい攻撃に関する情報の多くは、通常、構造化されていないテキストで表示され、セキュリティアナリストが必要な情報を集める上で重大な課題を提起する。 本稿では,サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートから自然言語文に記述された攻撃テクニックを識別する文分類システムを提案する。 低リソースのサイバー攻撃分類タスクの分類を改善するために,同一ラベルで補助データを利用する新しい手法を提案する。 システムはまず、強化トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングし、次にプライマリデータのみを使用してトレーニングする。 我々はTRAMデータ1とMITRE ATT&CKフレームワークを用いてモデルを検証した。 実験により,提案手法はマクロF1を5～9ポイント向上し,TRAMデータセットのベースライン性能と比較してマイクロF1スコアの競争力を維持することが示された。

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