論文の概要: Towards a scalable AI-driven framework for data-independent Cyber Threat Intelligence Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06239v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 12:35:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:55.393204
• Title: Towards a scalable AI-driven framework for data-independent Cyber Threat Intelligence Information Extraction
• Title（参考訳）: データに依存しないサイバー脅威情報抽出のためのスケーラブルなAI駆動フレームワークを目指して
• Authors: Olga Sorokoletova, Emanuele Antonioni, Giordano Colò,
• Abstract要約: 本稿では、効率的なCTI情報抽出のために設計されたスケーラブルなAIベースのフレームワークである0-CTIを紹介する。 提案システムは、CTIレポートの完全なテキストシーケンスを処理し、名前付きエンティティとその関係のサイバーオントロジーを抽出する。 私たちの貢献は、教師付き学習とゼロショット学習の両方をサポートするCTI情報抽出のための最初のモジュラーフレームワークである0-CTIの開発です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cyber Threat Intelligence (CTI) is critical for mitigating threats to organizations, governments, and institutions, yet the necessary data are often dispersed across diverse formats. AI-driven solutions for CTI Information Extraction (IE) typically depend on high-quality, annotated data, which are not always available. This paper introduces 0-CTI, a scalable AI-based framework designed for efficient CTI Information Extraction. Leveraging advanced Natural Language Processing (NLP) techniques, particularly Transformer-based architectures, the proposed system processes complete text sequences of CTI reports to extract a cyber ontology of named entities and their relationships. Our contribution is the development of 0-CTI, the first modular framework for CTI Information Extraction that supports both supervised and zero-shot learning. Unlike existing state-of-the-art models that rely heavily on annotated datasets, our system enables fully dataless operation through zero-shot methods for both Entity and Relation Extraction, making it adaptable to various data availability scenarios. Additionally, our supervised Entity Extractor surpasses current state-of-the-art performance in cyber Entity Extraction, highlighting the dual strength of the framework in both low-resource and data-rich environments. By aligning the system's outputs with the Structured Threat Information Expression (STIX) format, a standard for information exchange in the cybersecurity domain, 0-CTI standardizes extracted knowledge, enhancing communication and collaboration in cybersecurity operations.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、組織、政府、機関に対する脅威を軽減するために重要であるが、必要なデータは様々なフォーマットに分散することが多い。 CTI情報抽出(IE)のためのAI駆動のソリューションは、通常は高品質な注釈付きデータに依存している。 本稿では、効率的なCTI情報抽出のために設計されたスケーラブルなAIベースのフレームワークである0-CTIを紹介する。 先進的な自然言語処理(NLP)技術、特にトランスフォーマーベースのアーキテクチャを活用し、提案システムはCTIレポートの完全なテキストシーケンスを処理し、名前付きエンティティとその関係のサイバーオントロジーを抽出する。 私たちの貢献は、教師付き学習とゼロショット学習の両方をサポートするCTI情報抽出のための最初のモジュラーフレームワークである0-CTIの開発です。 アノテーション付きデータセットに強く依存する既存の最先端モデルとは異なり、本システムはエンティティとリレーショナル抽出の両方のゼロショットメソッドによる完全なデータレス操作を可能にし、さまざまなデータ可用性シナリオに適応できるようにする。 さらに、教師付きエンティティエクストラクタは、サイバーエンティティ抽出における現在の最先端のパフォーマンスを超え、低リソース環境とデータリッチ環境の両方において、フレームワークの二重強みを強調します。 システム出力を、サイバーセキュリティ領域の情報交換の標準であるStructured Threat Information Expression (STIX)フォーマットと整合させることで、0-CTIは抽出した知識を標準化し、サイバーセキュリティ操作におけるコミュニケーションとコラボレーションを強化する。

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