La crescente complessità delle catene di attacchi informatici richiede un approccio innovativo per l’estrazione e l’analisi automatizzata delle minacce. Un nuovo framework automatizzato promette di migliorare significativamente l’efficacia di questa estrazione, utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni e inferenze logiche per affrontare le sfide poste dai report di Cyber Threat Intelligence (CTI) non strutturati.
Summary
Sfide nell’estrazione di conoscenza strutturata dai report CTIIl framework automatizzato proposto per l’estrazione delle catene di attaccoRagionamento logico e risultati della valutazioneVantaggi rispetto a modelli LLM end-to-endFAQPerché è difficile estrarre catene di attacco dai report CTI?Come migliora il framework proposto rispetto ai metodi di estrazione CTI esistenti?Qual è il ruolo dell’inferenza Datalog in questo framework?Come è stata valutata la performance del framework?
Sfide nell’estrazione di conoscenza strutturata dai report CTI
I report di Cyber Threat Intelligence descrivono dettagliatamente i processi di attacco del mondo reale, ma la loro natura non strutturata rende difficile il ragionamento automatizzato sul percorso degli attacchi. I metodi di estrazione attuali si concentrano su indicatori, entità o etichette TTP, ma trascurano la modellazione delle condizioni di esecuzione e degli stati risultanti di ciascun passaggio di attacco.
