論文の概要: CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18613v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 07:00:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.315168
- Title: CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence
- Title（参考訳）: CTIFoundry:サイバー脅威情報のためのエージェント・ネイティブ・コーパス
- Abstract要約: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、クエリ時に多段階の調査を構成するLLMエージェントによってますます消費される。
我々は、モデル能力ではなく、この基質がエージェントCTI調査のボトルネックであると主張している。
エージェントネイティブコーパスの足場であるCTIFoundryについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.560398145132835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cyber threat intelligence (CTI) is increasingly consumed not by human analysts but by LLM agents that compose multi-step investigations at query time. The harness side of this shift has matured rapidly (planning loops, tool protocols, context management), but the corpus side has not: threat reports and vulnerability databases are still packaged for retrieval-augmented generation, as opaque chunks behind an embedding index. We argue that this substrate, not model capability, is the bottleneck on agentic CTI investigation, and present CTIFoundry, an agent-native corpus scaffold. At build time, CTIFoundry materializes the latent structure of a CTI corpus: a deterministic ontology graph over four authoritative knowledge bases (CVE, CWE, CAPEC, ATT&CK) whose official cross-references become typed, traversable edges; a span-grounded report layer whose canonical, alias-resolved cross-vendor entities index provenance-carrying chunks; and hybrid dense+lexical retrieval surfaces. At query time this structure is exposed through seven typed tools and three procedural skills mounted on a stock open-source agent harness. On the public CTIConnect benchmark, swapping only the action surface lifts the identically-harnessed agent by +0.19 to +0.28 overall F1 across a four-model, two-provider panel: a small model on CTIFoundry surpasses a flagship on the flat substrate, and the gain is not bought with search effort, since on both Claude models the scaffolded agent is more accurate at roughly half the tool calls. An ablation attributes it: typed structure carries the larger share, procedural skills convert structure into discipline, and the two compose super-additively, because skills bind only to structure that exists.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、人間のアナリストではなく、クエリ時に多段階の調査を構成するLLMエージェントによって消費されることが増えている。
このシフトのハーネス側は急速に成熟しているが(ループ計画、ツールプロトコル、コンテキスト管理)、コーパス側はそうではない。
我々は,この基質はモデル能力ではなく,エージェントCTI調査のボトルネックであり,エージェントネイティブコーパスの足場であるCTIFoundryについて論じる。
ビルド時にCTIFoundryは、CTIコーパスの潜伏構造を具体化する: CVE, CWE, CAPEC, ATT&CKの4つの権威的知識ベース(CVE, CWE, CAPEC, ATT&CK)上の決定論的オントロジーグラフ。
クエリ時に、この構造は7つの型付けツールと、ストックオープンソースエージェントハーネスに装着された3つの手続きスキルによって露出される。
一般のCTIConnectベンチマークでは、アクションサーフェスのみを+0.19から+0.28の全体F1に置き換えて、4つのモデル、2つのプロジェクタパネルで示す: CTIFoundry上の小さなモデルは平らな基板上のフラグシップを超えており、両方のクロードモデルでは、足場付きエージェントがツールコールの約半分でより正確であるため、検索の労力でゲインを購入できない。
型付き構造はより大きなシェアを持ち、手続き的なスキルは構造を規律に変換する。
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