ALIBI: Adversarial Legitimacy Injection in Binary Input against LLM Malware Analyzers
该论文研究的是将大语言模型（LLM）引入恶意软件分诊流程后新出现的一类攻击面。当前越来越多的安全团队把 LLM 当作"推理组件"，用来自动汇总静态分析证据（如导入表、节区信息、字符串、签名等），并直接输出面向分析师的结论或严重度评级。作者指
#soc-automation
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← 返回所有主题A Cyber Range Evaluation of Autonomous Network Incident Response Agents
该论文关注一个在安全自动化和自主化趋势下日益重要的问题：自动化网络入侵响应智能体（agent）在真实感较强的环境中究竟表现如何，以及其效能受哪些因素影响。作者没有停留在仿真器或简化基准上，而是选择了一个原本用于人类操作员培训的网络靶场（cy
BlueSTAR: Tiered Agentic Architecture for Autonomous Cyber Defense
该论文针对当前网络攻防节奏失衡的现实问题展开研究：攻击行为日益自动化，人类分析师可用于检测、推理与响应的窗口被大幅压缩。大语言模型（LLM）因具备关联异构证据、对未见威胁进行推理的能力，被视为实现自主网络防御的潜在基础，但直接把 LLM 接
SENTINEL-RL: Offloading Topological Reasoning from LLM Agents in the Security Operations Center
该论文提出 SENTINEL-RL，一种用于安全运营中心（SOC）的智能体架构，旨在克服大型语言模型（LLM）智能体在自主威胁分析中的两个核心局限：有限上下文窗口难以承载大规模认证图，以及自由文本生成无法保证推荐动作与网络拓扑的一致性。SE
Toward Autonomous SOC Operations: End-to-End LLM Framework for Threat Detection, Query Generation, and Resolution in Security Operations
该论文提出了一种面向安全运营中心（SOC）的端到端威胁管理框架，旨在解决威胁数量增长、SIEM平台异构以及人工分诊耗时的运营挑战。框架包含三个核心模块：基于集成学习的检测模块、语法约束的查询生成模块（SQM）以及检索增强的响应支持模块。检测