論文の概要: RAG for Effective Supply Chain Security Questionnaire Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13988v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 16:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:35.771224
• Title: RAG for Effective Supply Chain Security Questionnaire Automation
• Title（参考訳）: 効果的なサプライチェーンセキュリティ問合せ自動化のためのRAG
• Authors: Zaynab Batool Reza, Abdul Rafay Syed, Omer Iqbal, Ethel Mensah, Qian Liu, Maxx Richard Rahman, Wolfgang Maass,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)と検索拡張生成(RAG)を用いた新しい手法を提案する。 我々は,大規模言語モデル(LLM)と高度な検索システムを統合することで,多様な文書形式を解釈し,正確な応答を生成するシステムであるQuestSecureを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.195947083911995
• License:
• Abstract: In an era where digital security is crucial, efficient processing of security-related inquiries through supply chain security questionnaires is imperative. This paper introduces a novel approach using Natural Language Processing (NLP) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to automate these responses. We developed QuestSecure, a system that interprets diverse document formats and generates precise responses by integrating large language models (LLMs) with an advanced retrieval system. Our experiments show that QuestSecure significantly improves response accuracy and operational efficiency. By employing advanced NLP techniques and tailored retrieval mechanisms, the system consistently produces contextually relevant and semantically rich responses, reducing cognitive load on security teams and minimizing potential errors. This research offers promising avenues for automating complex security management tasks, enhancing organizational security processes.
• Abstract（参考訳）: デジタルセキュリティが不可欠である時代には、サプライチェーンのセキュリティアンケートによるセキュリティ関連質問の効率的な処理が不可欠である。 本稿では,自然言語処理(NLP)と検索拡張生成(RAG)を併用して,これらの応答を自動化する手法を提案する。 我々は,大規模言語モデル(LLM)と高度な検索システムを統合することで,多様な文書形式を解釈し,正確な応答を生成するシステムであるQuestSecureを開発した。 実験の結果,QuestSecureは応答精度と操作効率を大幅に向上することがわかった。 高度なNLP技術と調整された検索機構を用いることで、システムはコンテキスト的に関連があり、セマンティックにリッチな応答を生成し、セキュリティチームに対する認知的負荷を低減し、潜在的なエラーを最小限に抑える。 この研究は、複雑なセキュリティ管理タスクの自動化、組織のセキュリティプロセスの強化のための有望な道を提供する。

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