LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge

📄 arXiv: 2401.10036v2 📥 PDF

作者: Shaswata Mitra, Subash Neupane, Trisha Chakraborty, Sudip Mittal, Aritran Piplai, Manas Gaur, Shahram Rahimi

分类: cs.CR, cs.AI, cs.IR, cs.LO

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2025-02-09)

💡 一句话要点

提出LocalIntel以自动化生成组织特定的威胁情报

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 威胁情报 自动化 大型语言模型 网络安全 知识检索 上下文化 安全运营中心

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于手动整合全球和本地威胁情报，效率低且劳动密集。
  2. 提出LocalIntel框架，利用大型语言模型自动化生成组织特定的威胁情报。
  3. 实验结果显示，LocalIntel生成的威胁情报准确率高达93%，显著提升了分析师的工作效率。

📝 摘要（中文）

安全运营中心（SoC）分析师从全球威胁库收集威胁报告，并根据组织需求调整信息，以开发威胁情报和安全政策。他们还依赖于内部知识库，这些库存储可信的网络情报和关键的操作及基础设施细节。SoC面临手动利用全球威胁库和本地知识库生成组织特定威胁情报的劳动密集型任务。本文提出LocalIntel，一个自动化的威胁情报上下文化框架，能够从全球威胁库检索零日漏洞报告，并利用本地知识库确定影响和缓解策略，以警示和协助SoC分析师。LocalIntel的评估显示，其生成的组织威胁情报准确率高达93%，并具有64%的评审者一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决安全运营中心在生成组织特定威胁情报时面临的手动整合全球和本地知识库的效率低下和劳动密集问题。现有方法往往依赖人工处理，导致信息更新滞后和响应速度慢。

核心思路：论文提出的LocalIntel框架利用大型语言模型的能力，自动化地从全球威胁库和本地知识库中提取和上下文化威胁情报，以便快速生成适用于特定组织的情报和缓解策略。

技术框架：LocalIntel的整体架构包括两个主要阶段：知识检索和上下文化。在知识检索阶段，系统从全球威胁库中获取零日漏洞报告；在上下文化阶段，结合本地知识库分析漏洞的影响并生成相应的缓解策略。

关键创新：LocalIntel的主要创新在于将大型语言模型应用于威胁情报生成，自动化处理复杂的知识整合任务，显著提高了生成的准确性和效率。这一方法与传统手动处理方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，LocalIntel采用了特定的参数设置以优化模型性能，并通过精心设计的损失函数来提高生成情报的质量。此外，模型结构经过调整，以确保能够有效处理多源信息并进行上下文化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LocalIntel在生成组织特定威胁情报时，准确率高达93%，并且在评审者之间的意见一致性达到64%。这一性能显著优于传统手动整合方法，展示了自动化技术在网络安全领域的巨大潜力。

🎯 应用场景

LocalIntel框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于安全运营中心、网络安全公司及其他需要快速响应网络威胁的组织。通过自动化生成威胁情报，能够显著提高安全分析师的工作效率，减少人为错误，并加快对新兴威胁的响应速度。未来，该技术可扩展至其他领域，如金融安全、工业控制系统等，提升整体安全防护能力。

📄 摘要（原文）

Security Operations Center (SoC) analysts gather threat reports from openly accessible global threat repositories and tailor the information to their organization's needs, such as developing threat intelligence and security policies. They also depend on organizational internal repositories, which act as private local knowledge database. These local knowledge databases store credible cyber intelligence, critical operational and infrastructure details. SoCs undertake a manual labor-intensive task of utilizing these global threat repositories and local knowledge databases to create both organization-specific threat intelligence and mitigation policies. Recently, Large Language Models (LLMs) have shown the capability to process diverse knowledge sources efficiently. We leverage this ability to automate this organization-specific threat intelligence generation. We present LocalIntel, a novel automated threat intelligence contextualization framework that retrieves zero-day vulnerability reports from the global threat repositories and uses its local knowledge database to determine implications and mitigation strategies to alert and assist the SoC analyst. LocalIntel comprises two key phases: knowledge retrieval and contextualization. Quantitative and qualitative assessment has shown effectiveness in generating up to 93% accurate organizational threat intelligence with 64% inter-rater agreement.