Fugu-MT 論文翻訳(概要): ARuleCon: Agentic Security Rule Conversion

論文の概要: ARuleCon: Agentic Security Rule Conversion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06762v1
Date: Wed, 08 Apr 2026 07:28:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.397147
Title: ARuleCon: Agentic Security Rule Conversion
Title（参考訳）: ARuleCon: エージェントセキュリティルールの変換
Abstract要約: ARuleConはエージェント型SIEMルール変換手法である。本稿では,テキストアライメントから実行成功まで,ARuleConの総合評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.376307965099333
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Security Information and Event Management (SIEM) systems make it possible for detecting intrusion anomalies in real-time manner by their applied security rules. However, the heterogeneity of vendor-specific rules (e.g., Splunk SPL, Microsoft KQL, IBM AQL, Google YARA-L, and RSA ESA) makes cross-platform rule reuse extremely difficult, requiring deep domain knowledge for reliable conversion. As a result, an autonomous and accurate rule conversion framework can significantly lead to effort savings, preserving the value of existing rules. In this paper, we propose ARuleCon, an agentic SIEM-rule conversion approach. Using ARuleCon, the security professionals do not need to distill the source rules' logic, the documentation of the target rules and ARuleCon can purposely convert to the target vendors without more intervention. To achieve this, ARuleCon is equipped with conversion/schema mismatches, and Python-based consistency check that running both source and target rules in controlled test environments to mitigate subtle semantic drifts. We present a comprehensive evaluation of ARuleCon ranging from textual alignment and the execution success, showcasing ARuleCon can convert rules with high fidelity, outperforming the baseline LLM model by 15% averagely. Finally, we perform case studies and interview with our industry collaborators in Singtel Singapore, which showcases that ARuleCon can significantly save expert's time on understanding cross-SIEM's documentation and remapping logic.
Abstract（参考訳）: SIEM(Security Information and Event Management)システムでは,セキュリティルールの適用により,リアルタイムで侵入異常を検出することができる。しかし、ベンダー固有のルール(例えば、Splunk SPL、Microsoft KQL、IBM AQL、Google YARA-L、RSA ESA)の不均一性は、信頼性の高い変換のために深いドメイン知識を必要とする、クロスプラットフォームルールの再利用を極めて困難にする。結果として、自律的で正確なルール変換フレームワークは、既存のルールの価値を保ちながら、労力の節約につながる可能性がある。本稿では,エージェント型SIEMルル変換手法であるARuleConを提案する。 ARuleConを使用することで、セキュリティ専門家はソースルールのロジックを抽出する必要はなく、ターゲットルールとARuleConのドキュメントは、より介入することなく、意図的にターゲットベンダに変換できる。これを実現するために、ARuleConは変換/スキーマミスマッチとPythonベースの一貫性チェックを備えており、制御されたテスト環境でソースルールとターゲットルールの両方を実行することで、微妙なセマンティックドリフトを軽減している。本稿では,テキストアライメントから実行成功に至るまで,ARuleConの総合評価を行い,ルールを高い忠実度で変換し,ベースラインLLMモデルを平均15%上回る結果を得た。最後に、Singtel Singaporeの業界協力者とのケーススタディとインタビューを行い、ARuleConが専門家のSIEM間のドキュメントの理解とロジックの再マッピングに要する時間を大幅に節約できることを示した。

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