Cloud Investigation Automation Framework (CIAF): An AI-Driven Approach to Cloud Forensics

📄 arXiv: 2510.00452v1 📥 PDF

作者: Dalal Alharthi, Ivan Roberto Kawaminami Garcia

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

CIAF：一种AI驱动的云取证自动化框架，提升云安全事件调查效率。

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

关键词: 云取证 自动化 大型语言模型 本体 安全事件 勒索软件检测 云安全

📋 核心要点

  1. 云取证调查依赖手动分析，效率低且易出错，难以应对日益复杂的云安全威胁。
  2. CIAF框架利用大型语言模型和本体驱动方法，自动化云日志分析，提高取证效率和准确性。
  3. 实验表明，CIAF在勒索软件检测方面表现出色，精确率、召回率和F1分数均达到93%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在云安全和取证等领域日益重要。然而，云取证调查仍然依赖于手动分析，导致耗时且容易出错。LLMs能够模仿人类推理，为自动化云日志分析提供了一条途径。本文提出了云调查自动化框架（CIAF），这是一个本体驱动的框架，旨在系统地调查云取证日志，同时提高效率和准确性。CIAF通过语义验证标准化用户输入，消除歧义并确保日志解释的一致性。这不仅提高了数据质量，还为调查人员提供了可靠、标准化的信息以供决策。为了评估安全性和性能，我们分析了包含勒索软件相关事件的Microsoft Azure日志。通过模拟攻击并评估CIAF的影响，结果表明勒索软件检测得到了显著改善，实现了93%的精确率、召回率和F1分数。CIAF的模块化、适应性设计超越了勒索软件，使其成为应对各种网络攻击的强大解决方案。这项工作为标准化取证方法奠定了基础，并为未来AI驱动的自动化提供了信息，强调了确定性提示工程和基于本体的验证在增强云取证调查中的作用。这些进步提高了云安全性，同时为高效、自动化的取证工作流程铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云取证调查中人工分析效率低下、容易出错的问题。现有方法依赖于手动分析云日志，耗时且容易受到人为因素的影响，难以快速准确地识别和响应安全事件。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）模仿人类推理能力，结合本体知识库，构建一个自动化的云取证框架。通过标准化输入、语义验证和智能分析，提高取证效率和准确性。

技术框架：CIAF框架包含以下主要模块：1) 用户输入标准化模块，通过语义验证确保输入的一致性和准确性；2) 基于本体的知识库，用于存储和管理云安全领域的知识；3) LLM驱动的分析引擎，用于自动分析云日志，识别安全事件；4) 结果呈现模块，将分析结果以清晰易懂的方式呈现给调查人员。

关键创新：该框架的关键创新在于将LLM与本体知识库相结合，实现了云取证的自动化。通过本体知识库，LLM可以更好地理解云安全领域的概念和关系，从而更准确地分析云日志。此外，框架还采用了确定性提示工程，确保LLM的输出结果具有可预测性和可靠性。

关键设计：CIAF框架的关键设计包括：1) 本体知识库的构建，需要仔细定义云安全领域的概念和关系；2) LLM的提示工程，需要设计合适的提示语，引导LLM进行正确的分析；3) 结果呈现模块的设计，需要考虑如何将分析结果以清晰易懂的方式呈现给调查人员。具体参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，CIAF框架在勒索软件检测方面表现出色，实现了93%的精确率、召回率和F1分数。这表明CIAF框架能够有效地识别勒索软件攻击，并为安全团队提供及时的预警。与传统的手动分析方法相比，CIAF框架能够显著提高取证效率和准确性。

🎯 应用场景

CIAF框架可应用于各种云安全场景，例如入侵检测、恶意软件分析、数据泄露调查等。该框架能够帮助安全团队快速准确地识别和响应安全事件，提高云安全防护能力。未来，该框架可以进一步扩展到其他云平台和安全领域，实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have gained prominence in domains including cloud security and forensics. Yet cloud forensic investigations still rely on manual analysis, making them time-consuming and error-prone. LLMs can mimic human reasoning, offering a pathway to automating cloud log analysis. To address this, we introduce the Cloud Investigation Automation Framework (CIAF), an ontology-driven framework that systematically investigates cloud forensic logs while improving efficiency and accuracy. CIAF standardizes user inputs through semantic validation, eliminating ambiguity and ensuring consistency in log interpretation. This not only enhances data quality but also provides investigators with reliable, standardized information for decision-making. To evaluate security and performance, we analyzed Microsoft Azure logs containing ransomware-related events. By simulating attacks and assessing CIAF's impact, results showed significant improvement in ransomware detection, achieving precision, recall, and F1 scores of 93 percent. CIAF's modular, adaptable design extends beyond ransomware, making it a robust solution for diverse cyberattacks. By laying the foundation for standardized forensic methodologies and informing future AI-driven automation, this work underscores the role of deterministic prompt engineering and ontology-based validation in enhancing cloud forensic investigations. These advancements improve cloud security while paving the way for efficient, automated forensic workflows.