Fugu-MT 論文翻訳(概要): POLAR: Automating Cyber Threat Prioritization through LLM-Powered Assessment

論文の概要: POLAR: Automating Cyber Threat Prioritization through LLM-Powered Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01552v1
Date: Thu, 02 Oct 2025 00:49:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.927475
Title: POLAR: Automating Cyber Threat Prioritization through LLM-Powered Assessment
Title（参考訳）: POLAR:LCMを利用した評価によるサイバー脅威の優先順位付けを自動化する
Authors: Luoxi Tang, Yuqiao Meng, Ankita Patra, Weicheng Ma, Muchao Ye, Zhaohan Xi,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、サイバー脅威の迅速な搾取に対抗するセキュリティアナリストを支援するために、集中的に使用される。本稿では,サイバー脅威インテリジェンス(CTI)におけるLCMの固有の脆弱性について検討する。本稿では, 階層化, 自己回帰的洗練, ループ内人間監督を統合した新たな分類手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.18964488705143
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) are intensively used to assist security analysts in counteracting the rapid exploitation of cyber threats, wherein LLMs offer cyber threat intelligence (CTI) to support vulnerability assessment and incident response. While recent work has shown that LLMs can support a wide range of CTI tasks such as threat analysis, vulnerability detection, and intrusion defense, significant performance gaps persist in practical deployments. In this paper, we investigate the intrinsic vulnerabilities of LLMs in CTI, focusing on challenges that arise from the nature of the threat landscape itself rather than the model architecture. Using large-scale evaluations across multiple CTI benchmarks and real-world threat reports, we introduce a novel categorization methodology that integrates stratification, autoregressive refinement, and human-in-the-loop supervision to reliably analyze failure instances. Through extensive experiments and human inspections, we reveal three fundamental vulnerabilities: spurious correlations, contradictory knowledge, and constrained generalization, that limit LLMs in effectively supporting CTI. Subsequently, we provide actionable insights for designing more robust LLM-powered CTI systems to facilitate future research.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、セキュリティアナリストがサイバー脅威の迅速な搾取に対処するのを支援するために集中的に使用され、LLMは脆弱性評価とインシデント対応をサポートするサイバー脅威インテリジェンス(CTI)を提供する。最近の研究によると、LLMは脅威分析、脆弱性検出、侵入防御といった幅広いCTIタスクをサポートできるが、実際のデプロイでは大きなパフォーマンスギャップが持続している。本稿では,モデルアーキテクチャではなく,脅威景観自体の性質から生じる課題に着目し,CTIにおけるLLMの本質的な脆弱性について検討する。複数のCTIベンチマークと実世界の脅威レポートの大規模な評価を用いて、我々は、階層化、自己回帰的改善、ヒューマン・イン・ザ・ループの監視を統合し、障害インスタンスを確実に分析する新しい分類手法を導入する。広範囲な実験と人間の検査を通して、我々は3つの根本的な脆弱性を明らかにする: 刺激的相関、矛盾する知識、および制約付き一般化。その後,より堅牢なLCM駆動CTIシステムを設計し,今後の研究を促進するための実用的な洞察を提供する。

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