XPhysICS: Cross-Physical-Domain Threat Grounding for Industrial Control Systems Security
该论文关注工业控制系统（ICS）威胁情报跨物理域复用的可靠性问题：为某一工厂记录的安全威胁（例如针对污水处理工艺的攻击手法），其蕴含的网络-物理效应有时可能对另一类目标（如配水系统）同样具有参考价值，但作者指出，仅靠语义相似度无法判定这些效
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共收录 30 条相关情报。
← 返回所有主题COBRA: A Content-Agnostic Framework for Zero-Day Detection of Suspicious Domains
恶意域名是钓鱼、恶意软件分发、身份冒充与欺诈交易的核心基础设施。域名注册成本低、易于大规模部署，使其成为跨行业网络犯罪中最常用、破坏性最强的工具之一。传统检测方案大多依赖域名解析后的网页内容、HTTP 响应或被动 DNS 记录等特征，只能在
Benchmarking LLMs for Threat Level Determination
本文研究了大型语言模型（LLM）在网络威胁情报（CTI）运营任务中的可靠性，具体聚焦于“威胁等级判定”这一子任务。随着LLM的快速发展，其在安全运营中被视为潜在的自动化辅助工具，但其实际决策能力尚未得到充分验证。作者首先从公开的MISP O
Merging Cyber Threat Intelligence Through Retrieval-Augmented Generation and Small Language Models for Rich Threat Representation
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
SCRIPTIOC-BENCH: A Benchmark for Recognizing Actionable Threat Intelligence from Script-Based Malware using LLMs
论文提出 SCRIPTIOC-BENCH，一个用于衡量大语言模型（LLM）从基于脚本的恶意软件中静态提取可操作威胁情报（IOC）能力的基准。脚本型恶意软件（如 JavaScript、PowerShell、VBScript）仍然是常见的攻击手
Helping hands: Measuring the impact of a large threat intelligence sharing community.
该论文针对大型威胁情报共享社区的成效进行了大规模实证测量。研究背景是：安全社区长期假设威胁情报共享能显著提升成员的检测与防御能力，但缺乏对真实共享生态系统的量化证据。研究者选取了一个大规模、活跃的威胁情报共享社区作为观察对象，通过收集其长期
A SoK for SoCs: Reading the TI Leaves on AI for Cyber Threat Intelligence Generation and Sharing
本文是一篇面向系统化知识的综述（SoK）论文，聚焦于人工智能（尤其是大语言模型）在网络威胁情报（CTI）生成与共享流程中的应用。研究背景是：CTI 对于保护关键基础设施至关重要，但从原始攻击证据到可共享情报的转化过程目前碎片化且缺乏系统研究
NeuroGraph: An AI Graph-Driven Neuro-Symbolic Framework for Explainable Threat Reasoning in Advanced Manufacturing
本文针对先进制造业中日益复杂的网络物理攻击面与威胁情报分析难题，提出了一种基于图谱的神经符号推理框架 NeuroGraph。尽管大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）已显著改善威胁情报工作流，但仍存在幻觉问题，并且难以对相互关联的威胁
BEACON: Behavior-Anchored Cross-Source Knowledge Graph Construction for Cyber Threat Intelligence
本文提出 BEACON，一个基于 LLM 的跨来源网络威胁情报（CTI）知识图谱自动构建框架。研究背景是：大量 CTI 以非结构化报告形式存在，数量庞大且异构性强，人工分析难以应对；现有自动构建知识图谱的方法大多只处理单篇报告的部分信息，未
DisCTI: Who Needs to Know Timely? Automated Sector-Aware Cyber Threat Intelligence Dissemination
该论文提出一个名为 DisCTI 的自动化网络威胁情报（CTI）分发系统，旨在解决当前 CTI 分发中缺乏行业感知（sector-aware）和及时性的问题。研究背景是：尽管 MISP 等平台提供了行业标签功能（如能源、金融、政府），但实际
PolyDoc: Surveying PDF Files from the PolySwarm network.
该论文介绍了一个名为 PolyDoc 的工具，用于对从 PolySwarm 众包威胁情报网络获取的 PDF 文件进行格式感知的追踪和分析。PDF 格式因其复杂性和对互操作性与一致呈现的严格要求，成为攻击者编码漏洞和攻击的常见载体。研究旨在探
A Case-Control Measurement Study of OSINT Source Effectiveness for Critical Infrastructure Defense
本文针对关键基础设施（CI）防御中开源情报（OSINT）源选择缺乏实证依据的问题，开展了一项病例对照测量研究。研究收集了2010至2024年间54起已确认的CI网络攻击事件，覆盖12个明确行业及跨行业类别，并从相同源空间选取12个未发生攻击
From Threat Intelligence to Detection: Knowledge-driven Enrichment and Template-based Rule Grounding for Automated Sigma Rule Generation
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
CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence
该论文提出 CTIFoundry，一个面向智能体（agent）的网络安全威胁情报（CTI）语料库脚手架。研究背景是：CTI 的消费正从人类分析师转向 LLM 智能体，后者在查询时组合多步调查流程。虽然智能体侧的规划循环、工具协议、上下文管理
STINER: Automated Extraction of Strategic Cyber Threat Intelligence from X
本文提出 STINER，一个面向社交媒体（特别是 X/Twitter）的战略级网络威胁情报（CTI）自动提取框架。战略 CTI 关注高级别洞察，如识别受攻击行业、将攻击归因于特定勒索软件组织、评估数据泄露规模等。X 平台往往在官方报告发布前
High Stakes, Low Certainty: Evaluating the Efficacy of High-Level Indicators of Compromise in Ransomware Attribution.
本次输入仅提供了论文标题、作者列表及其 arXiv 分类（Algorithms and the Foundations of Software technology），未包含完整摘要。根据标题和作者的研究背景，该论文聚焦于勒索软件归因中高级
Operationalizing Cyber Threat Intelligence with GraphRAG
本文针对安全运营中一个长期存在的痛点：当安全研究员发布网络攻击报告后，检测工程师需要将其转化为可用的检测规则。然而，现有自动化方法大多只能从报告中提取最浅层的威胁指标（如恶意IP、域名、文件哈希）并生成封禁列表，这种策略极易被攻击者通过更换
Discovering and Measuring Malicious URL Redirection Campaigns from Fake News Domains.
本文针对恶意URL重定向网络难以实时发现的问题，提出了一种主动式的发现与测量方法。恶意URL常通过多层重定向隐藏自身以逃避检测，传统方法多为被动响应，难以实时捕捉重定向流量。作者提出一个三步算法：首先收集种子域名的重定向路径；其次将共享重定
Poster CTI4AI: Threat Intelligence Generation and Sharing after Red Teaming AI Models.
本文提出一个名为 CTI4AI 的框架，旨在解决 AI 模型红队测试后产生的威胁情报（Threat Intelligence, TI）难以标准化和共享的问题。当前，AI 模型易受对抗性攻击、提示注入、数据投毒等威胁，而红队测试结果往往以非结
APT to Disagree: A Comparative Analysis of Attribution in Commercial TI.
本文针对商业威胁情报（CTI）中高级持续性威胁（APT）归因的一致性问题展开系统性比较研究。研究背景：准确归因对于安全团队制定针对性防御策略至关重要，但不同 CTI 供应商对同一攻击事件的归因结果经常存在分歧，这可能导致资源浪费和防御盲点。