LLMs Perform Poorly at Concept Extraction in Cyber-security Research Literature

📄 arXiv: 2312.07110v1 📥 PDF

作者: Maxime Würsch, Andrei Kucharavy, Dimitri Percia David, Alain Mermoud

分类: cs.CL, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-12-12

备注: 24 pages, 9 figures

💡 一句话要点

LLM在网络安全文献概念抽取中表现不佳，提出统计增强的名词抽取器。

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

关键词: 网络安全 大型语言模型 概念抽取 实体识别 名词抽取 统计分析 文献计量学

📋 核心要点

  1. 现有文献计量方法难以有效跟踪快速演进的网络安全领域知识。
  2. 提出一种统计分析增强的名词抽取器，用于提取网络安全领域特定且相关的复合名词。
  3. 实验表明，该方法在识别LLM领域趋势方面具有潜力，但仍存在局限性。

📝 摘要（中文）

网络安全领域发展迅速，对组织构成威胁。为了提高防御能力，需要跟踪该领域的最新发展和趋势。标准的文献计量方法在这种快速发展的领域中显示出局限性。为此，我们使用大型语言模型（LLM）从网络安全相关文本中提取相关的知识实体。我们使用arXiv上网络安全预印本的一个子集作为数据，并比较了不同LLM在实体识别（ER）和相关性方面的性能。结果表明，LLM无法生成反映网络安全上下文的良好知识实体，但我们的结果显示名词抽取器具有一定的潜力。因此，我们开发了一种通过统计分析增强的名词抽取器，以从该领域提取特定且相关的复合名词。后来，我们测试了我们的模型来识别LLM领域的趋势。我们观察到一些局限性，但它为监控新兴趋势的演变提供了有希望的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在网络安全研究文献中概念抽取能力不足的问题。现有方法，如标准文献计量学方法，无法有效应对网络安全领域知识快速演进的挑战。LLM虽然在通用领域表现出色，但在网络安全领域的专业概念抽取方面表现不佳，无法准确识别和提取相关知识实体。

核心思路：论文的核心思路是利用统计分析增强名词抽取器，使其能够更准确地从网络安全文献中提取关键概念。该方法侧重于提取复合名词，因为复合名词通常能更精确地表达领域内的特定概念。通过统计分析，可以筛选出在网络安全领域具有高频次和高相关性的名词组合，从而提高抽取结果的质量。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 数据收集：从arXiv等平台收集网络安全相关的预印本。2) LLM实体识别：使用不同的LLM进行实体识别，评估其在网络安全领域的表现。3) 名词抽取：开发基于统计分析的名词抽取器，提取文本中的名词和复合名词。4) 统计分析：对提取的名词进行统计分析，计算词频、共现频率等指标，筛选出具有高相关性的名词组合。5) 趋势识别：利用提取的概念，分析LLM领域的发展趋势。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种结合统计分析的名词抽取方法，专门用于解决LLM在网络安全领域概念抽取能力不足的问题。与直接使用LLM进行实体识别相比，该方法更注重领域知识的积累和统计规律的挖掘，能够更准确地提取出网络安全领域的核心概念。

关键设计：名词抽取器的关键设计包括：1) 使用NLTK等工具进行词性标注和名词识别。2) 定义复合名词的构成规则，例如“形容词+名词”、“名词+名词”等。3) 计算名词的词频、TF-IDF值等指标，评估其重要性。4) 计算名词之间的共现频率、点互信息等指标，评估其相关性。5) 设置阈值，筛选出具有高频次和高相关性的名词组合。

📊 实验亮点

实验结果表明，直接使用LLM进行实体识别在网络安全领域表现不佳。而提出的统计增强名词抽取器在提取特定和相关的复合名词方面具有潜力，尤其是在识别LLM领域趋势方面。虽然存在局限性，但该方法为监控新兴趋势的演变提供了有希望的结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全情报分析、威胁情报提取、漏洞挖掘和知识图谱构建等领域。通过自动提取网络安全文献中的关键概念，可以帮助安全研究人员和从业人员快速了解最新的安全威胁和防御技术，从而提高网络安全防御能力。未来，该方法可以扩展到其他专业领域，用于知识发现和趋势分析。

📄 摘要（原文）

The cybersecurity landscape evolves rapidly and poses threats to organizations. To enhance resilience, one needs to track the latest developments and trends in the domain. It has been demonstrated that standard bibliometrics approaches show their limits in such a fast-evolving domain. For this purpose, we use large language models (LLMs) to extract relevant knowledge entities from cybersecurity-related texts. We use a subset of arXiv preprints on cybersecurity as our data and compare different LLMs in terms of entity recognition (ER) and relevance. The results suggest that LLMs do not produce good knowledge entities that reflect the cybersecurity context, but our results show some potential for noun extractors. For this reason, we developed a noun extractor boosted with some statistical analysis to extract specific and relevant compound nouns from the domain. Later, we tested our model to identify trends in the LLM domain. We observe some limitations, but it offers promising results to monitor the evolution of emergent trends.