DiagChain: A Diagnostic Benchmark for Evaluating LLM Agents on Evidence-Grounded Attack Chain Reconstruction
本文提出 DiagChain,一个面向大语言模型(LLM)智能体的诊断性基准测试,用于评估其在证据支撑下的攻击链重建能力。攻击链重建是网络安全中的关键任务,要求智能体从异构遥测数据中检索并解释证据,推断出有序的攻击者行为。现有基准大多只评估
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本文提出一种自动化框架,用于从网络安全威胁情报(CTI)报告中提取可到达的攻击链。现有CTI提取方法主要关注指标、实体或TTP标签,但未建模每个攻击步骤的执行条件和结果状态,因此无法支持状态匹配或多阶段攻击链的可达性分析。该框架将每个攻击步