LLMs for Zero-Shot Threat Detection via Structured Risk Indicators
本文提出一种基于大语言模型(LLM)的两阶段框架,用于从异构安全日志中进行零样本内部威胁和高级持续性威胁(APT)检测。该方法首先将用户活动建模为按时间顺序排列的时间线,并引入检索增强生成(RAG)技术,从用户历史行为中提取个性化上下文,以
共收录 1 条相关情报。
← 返回所有主题本文提出一种基于大语言模型(LLM)的两阶段框架,用于从异构安全日志中进行零样本内部威胁和高级持续性威胁(APT)检测。该方法首先将用户活动建模为按时间顺序排列的时间线,并引入检索增强生成(RAG)技术,从用户历史行为中提取个性化上下文,以