論文の概要: Enabling Transparent Cyber Threat Intelligence Combining Large Language Models and Domain Ontologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00081v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 23:17:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.060191
- Title: Enabling Transparent Cyber Threat Intelligence Combining Large Language Models and Domain Ontologies
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルとドメインオントロジーを組み合わせた透明サイバー脅威インテリジェンスの実現
- Authors: Luca Cotti, Anisa Rula, Devis Bianchini, Federico Cerutti,
- Abstract要約: ログからの情報抽出の精度と説明性を向上するAIエージェントを構築するための新しい手法を提案する。
本手法の設計は,ハニーポットデータに関連する解析的要件によって動機付けられている。
その結果,従来のプロンプトのみの手法に比べて,情報抽出の精度が高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4423725226938426
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective Cyber Threat Intelligence (CTI) relies upon accurately structured and semantically enriched information extracted from cybersecurity system logs. However, current methodologies often struggle to identify and interpret malicious events reliably and transparently, particularly in cases involving unstructured or ambiguous log entries. In this work, we propose a novel methodology that combines ontology-driven structured outputs with Large Language Models (LLMs), to build an Artificial Intelligence (AI) agent that improves the accuracy and explainability of information extraction from cybersecurity logs. Central to our approach is the integration of domain ontologies and SHACL-based constraints to guide the language model's output structure and enforce semantic validity over the resulting graph. Extracted information is organized into an ontology-enriched graph database, enabling future semantic analysis and querying. The design of our methodology is motivated by the analytical requirements associated with honeypot log data, which typically comprises predominantly malicious activity. While our case study illustrates the relevance of this scenario, the experimental evaluation is conducted using publicly available datasets. Results demonstrate that our method achieves higher accuracy in information extraction compared to traditional prompt-only approaches, with a deliberate focus on extraction quality rather than processing speed.
- Abstract（参考訳）: 効果的なサイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、サイバーセキュリティシステムログから抽出された正確に構造化され、セマンティックに強化された情報に依存している。
しかしながら、現在の方法論は、特に非構造化または曖昧なログエントリを含む場合において、悪意のあるイベントを確実かつ透過的に識別し解釈するのに苦労することが多い。
本研究では,オントロジー駆動型構造化出力とLarge Language Models(LLMs)を組み合わせた新たな手法を提案し,サイバーセキュリティログからの情報抽出の精度と説明性を向上する人工知能(AI)エージェントを構築する。
我々のアプローチの中心はドメインオントロジーとSHACLに基づく制約の統合であり、言語モデルの出力構造をガイドし、結果のグラフに対して意味論的妥当性を強制する。
抽出された情報はオントロジーに富んだグラフデータベースに整理され、将来のセマンティック分析とクエリを可能にする。
本手法の設計は,ハニーポットログデータに関連する解析的要件によって動機づけられる。
ケーススタディでは,このシナリオの関連性を示すとともに,公開データセットを用いて実験的な評価を行った。
その結果,従来のプロンプトのみの手法に比べて情報抽出の精度は向上し,処理速度よりも抽出品質に着目した。
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