Evidence-Grounded Retrieval for Investigation Hunt Lead Generation from CTI Reports
该论文针对网络威胁猎杀中依赖人工将威胁情报(CTI)报告转化为可执行调查线索(hunt leads)的低效问题,提出了一种名为 AHLERT 的自动化系统。现有方法大多停留在实体提取层面,忽略防御者自身的运行环境,且孤立分析每份报告。AHL
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本文提出一种自动化流水线,用于从异构网络威胁情报(CTI)源中生成可操作的攻击表示。现代安全运营依赖来自半结构化威胁表示、IoC、叙事性技术报告等多种来源的CTI,但这些孤立信息往往不足以重构攻击的完整过程、各步骤的可行条件及留下的痕迹。分
本文针对地下论坛中网络威胁情报(CTI)获取面临的挑战,提出了首个基于多智能体大语言模型(LLM)的主动式情报引出系统 DarkBot。传统上,CTI 收集依赖被动监控,但随着用户对大规模数据收集的警惕性提高,公开论坛中的高价值情报日益减少
本文是首个针对暗网/地下市场中“鉴定系统”(appraisal system)的大规模测量研究。在地下市场中,鉴定人(appraiser)会从卖家处免费获取样品,随后发布评估性评论(appraisal review),以帮助其他买家判断商品
该论文提出 AUTOSIGMA,一个将非结构化网络威胁情报(CTI)报告自动转换为 Sigma 规则的解决方案。针对高级持续性威胁(APT)快速演变下,传统人工编写 Sigma 规则容易出错、依赖专家知识且难以扩展的问题,AUTOSIGMA
网络威胁情报(CTI)报告通常以非结构化格式编写,这给提取关键实体和对抗行为带来了困难。尽管现有研究提供了提取工具、知识图谱框架和基于MITRE ATT&CK映射的数据集,但能够保留复杂实体关系并规范化对抗行为的报告级数据集仍然有限。为解决
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
该论文针对网络安全威胁情报(CTI)共享的实际效果进行了实证研究。虽然CTI共享被认为能够自动化威胁分析并提升安全意识,但缺乏对其类型分布和有效性的系统评估。作者提出了CTI-Lense框架,用于从多个公开CTI源收集和分析结构化威胁信息表
本研究针对开源大语言模型(LLM)在多标签MITRE ATT&CK技术分类任务上的表现进行了系统性评估。当前已有的自动化方法大多基于简化后的单技术句子进行评测,无法体现真实网络威胁情报(CTI)报告中复杂的语言和多步骤攻击模式,导致性能被高
该论文研究了结构化网络威胁情报(CTI)在对手模拟、检测评估和网络靶场设计中的应用,重点探讨了目标系统测试环境(SUT)与公开CTI描述之间的语义差距。作者通过分析MITRE ATT&CK的STIX数据包(覆盖企业、移动、工业控制系统等场景
本文提出 KnowHow,一种自动化应用 CTI 报告高级知识的在线溯源分析方法。现有攻击检测系统(如溯源分析)依赖底层系统事件(文件访问、网络连接等),而 CTI 报告中的知识以自然语言形式(如 ATT&CK 技术)描述,两者之间存在语义