論文の概要: IRCopilot: Automated Incident Response with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20945v1
• Date: Tue, 27 May 2025 09:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:49:39.563677
• Title: IRCopilot: Automated Incident Response with Large Language Models
• Title（参考訳）: IRCopilot: 大規模言語モデルによるインシデント応答の自動化
• Authors: Xihuan Lin, Jie Zhang, Gelei Deng, Tianzhe Liu, Xiaolong Liu, Changcai Yang, Tianwei Zhang, Qing Guo, Riqing Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は早期の脅威検出に大きな可能性を示している。 侵入後の自動インシデント応答に関しては、その能力は依然として制限されている。 LLMを用いた自動インシデント応答のための新しいフレームワークIRCopilotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.2902546324428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incident response plays a pivotal role in mitigating the impact of cyber attacks. In recent years, the intensity and complexity of global cyber threats have grown significantly, making it increasingly challenging for traditional threat detection and incident response methods to operate effectively in complex network environments. While Large Language Models (LLMs) have shown great potential in early threat detection, their capabilities remain limited when it comes to automated incident response after an intrusion. To address this gap, we construct an incremental benchmark based on real-world incident response tasks to thoroughly evaluate the performance of LLMs in this domain. Our analysis reveals several key challenges that hinder the practical application of contemporary LLMs, including context loss, hallucinations, privacy protection concerns, and their limited ability to provide accurate, context-specific recommendations. In response to these challenges, we propose IRCopilot, a novel framework for automated incident response powered by LLMs. IRCopilot mimics the three dynamic phases of a real-world incident response team using four collaborative LLM-based session components. These components are designed with clear divisions of responsibility, reducing issues such as hallucinations and context loss. Our method leverages diverse prompt designs and strategic responsibility segmentation, significantly improving the system's practicality and efficiency. Experimental results demonstrate that IRCopilot outperforms baseline LLMs across key benchmarks, achieving sub-task completion rates of 150%, 138%, 136%, 119%, and 114% for various response tasks. Moreover, IRCopilot exhibits robust performance on public incident response platforms and in real-world attack scenarios, showcasing its strong applicability.
• Abstract（参考訳）: インシデント対応は、サイバー攻撃の影響を軽減する上で重要な役割を果たしている。 近年、グローバルなサイバー脅威の強度と複雑さが大きくなり、従来の脅威検出やインシデント対応手法が複雑なネットワーク環境で効果的に動作することがますます困難になっている。 大きな言語モデル(LLM)は早期の脅威検出において大きな可能性を示しているが、侵入後の自動インシデント応答に関しては、その能力は制限されている。 このギャップに対処するため、実世界のインシデント応答タスクに基づいてインクリメンタルなベンチマークを構築し、この領域におけるLLMの性能を徹底的に評価する。 本分析は, 文脈損失, 幻覚, プライバシ保護の懸念, および, 文脈固有の推奨事項を提供する能力の制限など, 現代LLMの実践的応用を妨げるいくつかの重要な課題を明らかにした。 これらの課題に対応するために,LLMを用いた自動インシデント応答のための新しいフレームワークIRCopilotを提案する。 IRCopilotは、4つのLLMベースのセッションコンポーネントを使用して、現実世界のインシデント対応チームの3つの動的フェーズを模倣する。 これらのコンポーネントは明確な責任区分で設計されており、幻覚やコンテキスト損失といった問題を減らしている。 提案手法は,多様な迅速な設計と戦略的責任分担を生かし,システムの実用性と効率を大幅に改善する。 実験の結果、IRCopilotは主要なベンチマークでベースラインLLMよりも優れており、サブタスク完了率は150%、138%、136%、119%、114%となっている。 さらに、IRCopilotは、公開インシデント対応プラットフォームと現実世界の攻撃シナリオで堅牢なパフォーマンスを示し、その高い適用性を示している。

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