AttackER: Towards Enhancing Cyber-Attack Attribution with a Named Entity Recognition Dataset

📄 arXiv: 2408.05149v1 📥 PDF

作者: Pritam Deka, Sampath Rajapaksha, Ruby Rani, Amirah Almutairi, Erisa Karafili

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-08-09

备注: Submitted to WISE 2024

💡 一句话要点

提出AttackER数据集，用于提升网络攻击溯源中的命名实体识别性能

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

关键词: 网络攻击溯源 命名实体识别 网络安全 数据集 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 网络攻击溯源依赖人工分析，效率低且易出错，缺乏高质量数据集是利用AI技术进行自动化溯源的瓶颈。
  2. AttackER数据集旨在通过提供丰富的上下文注释，支持从网络安全文本中提取攻击溯源信息，利用命名实体识别技术。
  3. 实验表明，AttackER数据集能够有效提升大型语言模型在网络安全命名实体识别任务中的性能，为自动化攻击溯源提供支持。

📝 摘要（中文）

网络攻击溯源是一个重要的过程，它使专家能够采取面向攻击者的对策和法律行动。 鉴于这项任务的复杂性，分析师主要手动执行溯源。人工智能，更具体地说是自然语言处理（NLP）技术，可以用来支持网络安全分析师在溯源过程中的工作。 然而，这些技术再强大，也需要处理攻击溯源领域中数据集的缺乏问题。 在这项工作中，我们将填补这一空白，并提供据我们所知，第一个关于网络攻击溯源的数据集。 我们设计数据集的主要目标是从网络安全文本中提取攻击溯源信息，利用来自 NLP 领域的命名实体识别（NER）方法。 与其他网络安全 NER 数据集不同，我们的数据集提供了丰富的带有上下文细节的注释，包括一些跨越短语和句子的注释。 我们进行了广泛的实验并应用了 NLP 技术来证明该数据集对攻击溯源的有效性。 这些实验突出了大型语言模型（LLM）的能力，可以提高网络安全数据集中 NER 任务的性能，从而促进网络攻击溯源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决网络攻击溯源领域缺乏高质量标注数据集的问题。现有的网络安全NER数据集通常缺乏丰富的上下文信息，难以满足攻击溯源任务的需求，导致溯源分析主要依赖人工，效率低下且容易出错。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对网络攻击溯源任务的命名实体识别数据集，该数据集包含丰富的上下文信息和细粒度的实体标注，从而提升模型在攻击溯源任务中的性能。通过提供高质量的训练数据，可以有效利用大型语言模型的能力，实现自动化攻击溯源。

技术框架：该研究的核心是构建AttackER数据集。数据集构建流程包括：1) 从网络安全相关的文本资源中收集数据；2) 定义了一套针对攻击溯源任务的命名实体类别；3) 由专业人员对收集到的文本进行标注，标注过程注重上下文信息的捕捉，并允许实体跨越短语和句子；4) 对标注数据进行质量控制，确保标注的准确性和一致性。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个专门针对网络攻击溯源任务的命名实体识别数据集AttackER。与其他网络安全NER数据集相比，AttackER数据集提供了更丰富的上下文信息和更细粒度的实体标注，能够更好地支持攻击溯源任务。此外，该数据集允许实体跨越短语和句子，更符合实际应用场景。

关键设计：数据集的标注规范是关键设计之一，它定义了需要标注的实体类别以及标注的粒度。此外，数据集中包含了大量的上下文信息，例如攻击者的动机、攻击目标、攻击工具等，这些信息对于攻击溯源至关重要。论文还详细描述了数据收集和标注的过程，以及质量控制的方法，确保数据集的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了AttackER数据集的有效性，结果表明，使用该数据集训练的模型在网络安全命名实体识别任务中取得了显著的性能提升。具体而言，大型语言模型在AttackER数据集上进行微调后，其F1值相较于在通用数据集上训练的模型有了明显的提高，证明了AttackER数据集对于提升攻击溯源任务性能的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化网络攻击溯源系统，帮助安全分析师快速识别攻击者、攻击方法和攻击目标，从而采取有效的防御措施。该数据集的发布将促进网络安全领域自然语言处理技术的发展，并为未来的攻击溯源研究提供基础。

📄 摘要（原文）

Cyber-attack attribution is an important process that allows experts to put in place attacker-oriented countermeasures and legal actions. The analysts mainly perform attribution manually, given the complex nature of this task. AI and, more specifically, Natural Language Processing (NLP) techniques can be leveraged to support cybersecurity analysts during the attribution process. However powerful these techniques are, they need to deal with the lack of datasets in the attack attribution domain. In this work, we will fill this gap and will provide, to the best of our knowledge, the first dataset on cyber-attack attribution. We designed our dataset with the primary goal of extracting attack attribution information from cybersecurity texts, utilizing named entity recognition (NER) methodologies from the field of NLP. Unlike other cybersecurity NER datasets, ours offers a rich set of annotations with contextual details, including some that span phrases and sentences. We conducted extensive experiments and applied NLP techniques to demonstrate the dataset's effectiveness for attack attribution. These experiments highlight the potential of Large Language Models (LLMs) capabilities to improve the NER tasks in cybersecurity datasets for cyber-attack attribution.