Evaluating Open-Weight LLMs for Generating Structured Threat Information for Autonomous Vehicle Vulnerabilities
该论文研究了利用开源权重的大语言模型（LLMs）从网联与自动驾驶汽车（CAV）相关的通用漏洞披露（CVE）中生成结构化威胁信息表达（STIX）的问题。CAV依赖互联的软件和硬件组件，漏洞通常以纯文本形式记录在CVE数据库中，但安全从业者需要
#threat-intelligence
共收录 30 条相关情报。
← 返回所有主题Poster: Unmasking Label Errors: A need for Robust Cybersecurity Benchmarks.
本文指出网络安全机器学习基准数据集中普遍存在的标签错误问题，并以威胁情报（CTI）领域为例，构建了改进版数据集 D-LADDER++（基于公开的 LADDER 数据集经人工修正标签错误后得到）。作者使用开源模型 Microsoft Phi-
TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction
网络威胁情报（CTI）报告通常是非结构化、异构且包含噪声的，这限制了它们在自动化分析与推理中的直接可用性。网络安全知识图谱（CSKG）能够以结构化形式表示攻击实体、行动和关系，但从自由文本CTI中构建此类图谱仍然是一个挑战。现有方法通常依赖
Sharing cyber threat intelligence: Does it really help?
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
TIBlender: Early-Warning Threat Intelligence from Cross-Platform Social Media Evidence
本文提出 TIBlender，一个基于多智能体 LLM 的跨平台社交媒体威胁情报早期预警系统。当前网络安全威胁信号分散于多个社交媒体平台（如 X、Reddit、Telegram 和 Discord），尚未有方法能完全自动化地将这些碎片化信息
reconCTI: A Proactive Approach to Cyber-Threat Intelligence
随着信息技术的快速发展，传统线下模式向高效互联的线上环境转变，但同时也带来了身份盗窃、冒充和网络钓鱼等网络威胁的增加。侦察（即信息收集）是攻击者的关键阶段，通常利用开源情报（OSINT）来收集目标的敏感和广泛信息。为应对这一挑战，本研究提出
KnowHow: Automatically Applying High-Level CTI Knowledge for Interpretable and Accurate Provenance Analysis.
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
Indicator of Benignity: An Industry View of False Positive in Malicious Domain Detection and its Mitigation.
该论文针对恶意域名检测中普遍存在的误报（False Positive）问题，提出了“良性指标（Indicator of Benignity, IoB）”这一新概念。传统检测方法依赖恶意指标（Indicator of Compromise,
Actively Understanding the Dynamics and Risks of the Threat Intelligence Ecosystem.
该论文通过主动测量方法，深入分析了威胁情报（TI）生态系统的动态特征和潜在风险。研究收集了大量TI数据源，评估了其覆盖范围、准确性和时效性，并探讨了情报共享中的协作与竞争关系。论文揭示了TI生态系统中的信息质量差异、数据重复和延迟问题，以及
NEXUS: Towards Accurate and Scalable Mapping between Vulnerabilities and Attack Techniques.
该论文提出了一种名为NEXUS的新方法，旨在实现漏洞与攻击技术（如MITRE ATT&CK）之间的准确且可扩展的映射。当前网络安全领域中，漏洞与攻击技术的关联主要依赖人工分析，效率低下且难以跟上漏洞数量的快速增长。NEXUS通过自动化技术（