Incident Response Planning Using a Lightweight Large Language Model with Reduced Hallucination

📄 arXiv: 2508.05188v1 📥 PDF

作者: Kim Hammar, Tansu Alpcan, Emil C. Lupu

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

提出一种轻量级、低幻觉的大语言模型事件响应规划方法

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

关键词: 事件响应 大语言模型 幻觉抑制 安全自动化 前瞻规划

📋 核心要点

  1. 现有事件响应方法依赖于昂贵的前沿LLM，且易产生幻觉，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 该论文提出一种轻量级LLM事件响应规划方法，通过微调、信息检索和前瞻规划降低幻觉。
  3. 实验结果表明，该方法在缩短恢复时间方面优于前沿LLM，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

及时有效的事件响应是管理日益频繁的网络攻击的关键。然而，为复杂系统识别正确的响应措施是一项重大的技术挑战。一个有希望的缓解方法是利用嵌入在大语言模型（LLM）中的安全知识来协助安全人员进行事件处理。最近的研究已经证明了这种方法的潜力，但当前的方法主要基于前沿LLM的提示工程，这既昂贵又容易产生幻觉。我们通过提出一种用于事件响应规划的新方法来解决这些限制，该方法降低了幻觉。我们的方法包括三个步骤：微调、信息检索和前瞻规划。我们证明了我们的方法生成的响应计划具有有界的幻觉概率，并且在某些假设下，可以通过增加规划时间来使该概率任意小。此外，我们表明我们的方法是轻量级的，可以在商用硬件上运行。我们使用文献中报告的事件日志评估了我们的方法。实验结果表明，我们的方法 a) 比前沿LLM实现了高达22%的更短恢复时间，并且 b) 推广到广泛的事件类型和响应措施。

🔬 方法详解

问题定义：现有事件响应方法主要依赖于大型语言模型（LLM）的提示工程，特别是前沿LLM。这种方法存在两个主要痛点：一是成本高昂，前沿LLM的推理需要大量的计算资源；二是容易产生幻觉，即生成不真实或不相关的响应计划，影响事件处理的效率和准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级LLM，通过微调、信息检索和前瞻规划三个步骤，在降低计算成本的同时，显著减少幻觉的发生。通过微调，使LLM更专注于安全事件响应领域；通过信息检索，为LLM提供更准确的上下文信息；通过前瞻规划，评估不同响应计划的潜在结果，选择最优方案。

技术框架：该方法的技术框架包含以下三个主要阶段： 1. 微调（Fine-tuning）：使用安全事件相关的知识库对轻量级LLM进行微调，使其具备事件响应的专业知识。 2. 信息检索（Information Retrieval）：根据当前事件的日志和上下文信息，从知识库中检索相关的响应措施和安全策略。 3. 前瞻规划（Lookahead Planning）：利用LLM生成多个可能的响应计划，并评估每个计划的潜在结果，选择最优的响应计划。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其结合了微调、信息检索和前瞻规划，有效地降低了LLM在事件响应规划中的幻觉。与传统的提示工程方法相比，该方法更加轻量级，可以在商用硬件上运行，并且具有更高的准确性和可靠性。

关键设计：论文中，微调阶段使用了特定的安全事件数据集，并设计了相应的损失函数来优化LLM的性能。信息检索阶段采用了基于向量相似度的检索方法，以提高检索的准确性。前瞻规划阶段，使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）等算法来评估不同响应计划的潜在结果。此外，论文还提出了一个理论框架，证明了该方法生成的响应计划具有有界的幻觉概率，并且可以通过增加规划时间来降低该概率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在事件恢复时间方面优于前沿LLM，最高可缩短22%。此外，该方法具有良好的泛化能力，能够处理各种类型的安全事件和响应措施。该方法可以在商用硬件上运行，降低了部署和维护成本，使其更具实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化安全运营中心（SOC）、云安全管理、工业控制系统安全等领域。通过自动化事件响应规划，可以显著缩短事件恢复时间，降低安全事件造成的损失，提高整体安全防御能力。未来，该方法有望与威胁情报平台、安全编排自动化与响应（SOAR）系统等集成，实现更智能化的安全运营。

📄 摘要（原文）

Timely and effective incident response is key to managing the growing frequency of cyberattacks. However, identifying the right response actions for complex systems is a major technical challenge. A promising approach to mitigate this challenge is to use the security knowledge embedded in large language models (LLMs) to assist security operators during incident handling. Recent research has demonstrated the potential of this approach, but current methods are mainly based on prompt engineering of frontier LLMs, which is costly and prone to hallucinations. We address these limitations by presenting a novel way to use an LLM for incident response planning with reduced hallucination. Our method includes three steps: fine-tuning, information retrieval, and lookahead planning. We prove that our method generates response plans with a bounded probability of hallucination and that this probability can be made arbitrarily small at the expense of increased planning time under certain assumptions. Moreover, we show that our method is lightweight and can run on commodity hardware. We evaluate our method on logs from incidents reported in the literature. The experimental results show that our method a) achieves up to 22% shorter recovery times than frontier LLMs and b) generalizes to a broad range of incident types and response actions.