Benchmarking LLM-Assisted Blue Teaming via Standardized Threat Hunting

📄 arXiv: 2509.23571v2 📥 PDF

作者: Yuqiao Meng, Luoxi Tang, Feiyang Yu, Xi Li, Guanhua Yan, Ping Yang, Zhaohan Xi

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-28 (更新: 2025-10-01)

💡 一句话要点

CyberTeam：通过标准化威胁狩猎基准评估LLM在蓝队行动中的辅助能力

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

关键词: 大型语言模型 威胁狩猎 蓝队 网络安全 标准化基准

📋 核心要点

  1. 现有蓝队在面对日益复杂的网络威胁时，缺乏有效利用LLM进行威胁狩猎的标准化方法和基准。
  2. CyberTeam通过构建标准化威胁狩猎工作流程，将复杂的分析任务分解为模块化的推理步骤，引导LLM执行。
  3. 实验结果表明，与开放式推理相比，CyberTeam的标准化设计能够显著提升LLM在威胁狩猎任务中的性能。

📝 摘要（中文）

随着网络威胁规模和复杂性的不断增长，蓝队防御者越来越需要先进的工具来主动检测和缓解风险。大型语言模型（LLM）在增强威胁分析方面展现出巨大的潜力。然而，它们在真实蓝队威胁狩猎场景中的有效性尚未得到充分探索。本文提出了CyberTeam，一个旨在指导LLM在蓝队实践中应用的基准。CyberTeam构建了一个包含两个阶段的标准化工作流程。首先，它通过捕获从威胁归因到事件响应的分析任务之间的依赖关系来模拟真实的威胁狩猎工作流程。其次，每个任务都通过一组针对其特定分析需求量身定制的操作模块来解决。这会将威胁狩猎转化为一个结构化的推理步骤序列，每个步骤都基于一个离散的操作，并根据特定于任务的依赖关系进行排序。在该框架的指导下，LLM被引导通过模块化步骤执行威胁狩猎任务。总体而言，CyberTeam集成了30个任务和9个操作模块，以指导LLM完成标准化威胁分析。我们评估了领先的LLM和最先进的网络安全代理，并将CyberTeam与开放式推理策略进行了比较。我们的结果突出了标准化设计所带来的改进，同时也揭示了开放式推理在真实威胁狩猎中的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLM）辅助蓝队进行威胁狩猎的问题。现有方法主要依赖于开放式的推理，缺乏结构化指导，导致LLM在复杂任务中表现不佳，难以适应真实世界的威胁狩猎场景。现有方法的痛点在于缺乏标准化的流程和评估基准，难以衡量和提升LLM在蓝队行动中的辅助能力。

核心思路：论文的核心思路是将威胁狩猎过程分解为一系列结构化的、模块化的任务，并构建一个标准化的工作流程来指导LLM执行这些任务。通过明确任务之间的依赖关系，并为每个任务定制特定的操作模块，可以将复杂的威胁狩猎过程转化为一系列可控的推理步骤。这种结构化的方法能够更好地利用LLM的推理能力，提高其在威胁狩猎中的效率和准确性。

技术框架：CyberTeam框架包含两个主要阶段：威胁狩猎工作流程建模和模块化任务执行。首先，通过分析真实的威胁狩猎场景，构建包含30个任务的标准化工作流程，并明确任务之间的依赖关系。其次，为每个任务设计一组操作模块，这些模块负责执行特定的分析操作，例如威胁归因、事件响应等。LLM在CyberTeam框架的指导下，按照工作流程的顺序执行各个任务，并利用相应的操作模块完成分析。

关键创新：CyberTeam的关键创新在于提出了一个标准化的、模块化的威胁狩猎框架，该框架能够将复杂的威胁狩猎过程分解为一系列可控的推理步骤。与传统的开放式推理方法相比，CyberTeam能够更好地利用LLM的推理能力，提高其在威胁狩猎中的效率和准确性。此外，CyberTeam还提供了一个评估LLM在蓝队行动中辅助能力的基准，为未来的研究提供了参考。

关键设计：CyberTeam的关键设计包括：(1) 威胁狩猎工作流程的标准化建模，明确任务之间的依赖关系；(2) 操作模块的定制化设计，针对每个任务的特定分析需求；(3) LLM与操作模块的交互方式，确保LLM能够有效地利用操作模块完成分析任务。论文未提供具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，CyberTeam框架能够显著提升LLM在威胁狩猎任务中的性能。与开放式推理策略相比，CyberTeam在多个指标上都取得了显著的提升。具体的数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。这些结果验证了标准化设计在提升LLM在真实世界威胁狩猎中的有效性。

🎯 应用场景

CyberTeam的研究成果可以应用于提升企业和组织的网络安全防御能力。通过利用LLM辅助蓝队进行威胁狩猎，可以更快速、更准确地检测和响应网络威胁，降低安全风险。此外，CyberTeam提供的标准化基准可以用于评估和比较不同LLM在蓝队行动中的辅助能力，促进相关技术的发展。未来，该研究可以扩展到更广泛的网络安全领域，例如漏洞挖掘、恶意代码分析等。

📄 摘要（原文）

As cyber threats continue to grow in scale and sophistication, blue team defenders increasingly require advanced tools to proactively detect and mitigate risks. Large Language Models (LLMs) offer promising capabilities for enhancing threat analysis. However, their effectiveness in real-world blue team threat-hunting scenarios remains insufficiently explored. This paper presents CyberTeam, a benchmark designed to guide LLMs in blue teaming practice. CyberTeam constructs a standardized workflow in two stages. First, it models realistic threat-hunting workflows by capturing the dependencies among analytical tasks from threat attribution to incident response. Next, each task is addressed through a set of operational modules tailored to its specific analytical requirements. This transforms threat hunting into a structured sequence of reasoning steps, with each step grounded in a discrete operation and ordered according to task-specific dependencies. Guided by this framework, LLMs are directed to perform threat-hunting tasks through modularized steps. Overall, CyberTeam integrates 30 tasks and 9 operational modules to guide LLMs through standardized threat analysis. We evaluate both leading LLMs and state-of-the-art cybersecurity agents, comparing CyberTeam against open-ended reasoning strategies. Our results highlight the improvements enabled by standardized design, while also revealing the limitations of open-ended reasoning in real-world threat hunting.