論文の概要: LLMs in the SOC: An Empirical Study of Human-AI Collaboration in Security Operations Centres

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18947v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 11:40:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.82036
• Title: LLMs in the SOC: An Empirical Study of Human-AI Collaboration in Security Operations Centres
• Title（参考訳）: LLMs in the SOC: A empirical Study of Human-AI Collaboration in Security Operations Centres
• Authors: Ronal Singh, Shahroz Tariq, Fatemeh Jalalvand, Mohan Baruwal Chhetri, Surya Nepal, Cecile Paris, Martin Lochner,
• Abstract要約: 大規模言語モデルのセキュリティオペレーションセンター(SOC)への統合は、アナリストの作業量を削減するための変革的かつまだ進化している機会を提供する。 本稿では,SOCアナリスト45名を対象に,10ヶ月で3,090件の質問に対して縦断調査を行った。 分析の結果,LLMを高精細度判定ではなく,センスメイキングやコンテキストビルディングのオンデマンド支援として活用していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.150052598613408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into Security Operations Centres (SOCs) presents a transformative, yet still evolving, opportunity to reduce analyst workload through human-AI collaboration. However, their real-world application in SOCs remains underexplored. To address this gap, we present a longitudinal study of 3,090 analyst queries from 45 SOC analysts over 10 months. Our analysis reveals that analysts use LLMs as on-demand aids for sensemaking and context-building, rather than for making high-stakes determinations, preserving analyst decision authority. The majority of queries are related to interpreting low-level telemetry (e.g., commands) and refining technical communication through short (1-3 turn) interactions. Notably, 93% of queries align with established cybersecurity competencies (NICE Framework), underscoring the relevance of LLM use for SOC-related tasks. Despite variations in tasks and engagement, usage trends indicate a shift from occasional exploration to routine integration, with growing adoption and sustained use among a subset of analysts. We find that LLMs function as flexible, on-demand cognitive aids that augment, rather than replace, SOC expertise. Our study provides actionable guidance for designing context-aware, human-centred AI assistance in security operations, highlighting the need for further in-the-wild research on real-world analyst-LLM collaboration, challenges, and impacts.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)をSecurity Operations Centres(SOC)に統合することは、人間とAIのコラボレーションを通じてアナリストの作業量を削減できる変革的だが、まだ進化している機会を提供する。 しかし、SOCにおける現実世界の応用はいまだ未定である。 このギャップに対処するために、45のSOCアナリストから10ヶ月にわたって3,090のアナリストクエリを経時的に分析した。 分析の結果、アナリストは高い意思決定をし、分析決定権を保持するのではなく、センスメイキングやコンテキストビルディングのオンデマンド支援としてLLMを使用していることが明らかとなった。 クエリの大部分は、低レベルのテレメトリ(例えばコマンド)の解釈と、短い(1-3ターン)インタラクションによる技術的コミュニケーションの精細化に関連している。 特に、93%のクエリは、確立されたサイバーセキュリティ能力(NICE Framework)と一致しており、SOC関連のタスクにおけるLLMの使用の関連性を強調している。 タスクやエンゲージメントのバリエーションにもかかわらず、利用傾向は時折調査から定期的な統合へと変化し、採用が増加し、アナリストのサブセットでの使用が持続していることを示している。 LLMは、SOCの専門知識を置き換えるのではなく、より柔軟でオンデマンドな認知支援として機能することがわかった。 我々の研究は、セキュリティオペレーションにおいてコンテキスト対応で人間中心のAIアシストを設計するための実用的なガイダンスを提供し、現実世界のアナリストとLLMのコラボレーション、課題、影響に関するさらなる研究の必要性を強調します。

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