Adapting Large Language Models to Emerging Cybersecurity using Retrieval Augmented Generation

📄 arXiv: 2510.27080v1 📥 PDF

作者: Arnabh Borah, Md Tanvirul Alam, Nidhi Rastogi

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出基于RAG的框架，增强LLM在网络安全领域的适应性和可靠性

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

关键词: 检索增强生成 大型语言模型 网络安全 威胁检测 混合检索 知识库 Llama-3

📋 核心要点

  1. 现有LLM在网络安全应用中推理过程不透明，难以信任，且难以适应快速演变的安全威胁。
  2. 提出基于RAG的框架，通过情境化网络安全数据，增强LLM的知识保留和时间推理能力。
  3. 实验结果表明，优化的混合检索方法能够有效提升LLM在网络安全任务中的适应性和可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在网络威胁检测中的应用日益广泛，但其推理过程的不透明性限制了信任，尤其是在需要特定领域网络安全知识的决策中。由于安全威胁快速演变，LLM不仅要回忆历史事件，还要适应新兴的漏洞和攻击模式。检索增强生成（RAG）已在通用LLM应用中显示出有效性，但其在网络安全领域的潜力仍未得到充分探索。本文介绍了一种基于RAG的框架，旨在情境化网络安全数据，并提高LLM在知识保留和时间推理方面的准确性。使用外部数据集和Llama-3-8B-Instruct模型，我们评估了基线RAG、优化的混合检索方法，并进行了跨多个性能指标的比较分析。研究结果突出了混合检索在增强LLM在网络安全任务中的适应性和可靠性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用时，由于知识更新滞后和推理过程不透明而导致的信任问题。现有的LLM难以适应快速演变的网络安全威胁，并且缺乏对特定领域知识的有效利用，导致在威胁检测和响应方面存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，通过外部知识库的检索，为LLM提供最新的网络安全信息，从而增强其知识保留和时间推理能力。通过将外部知识融入LLM的推理过程，提高其在网络安全任务中的准确性和可靠性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据索引模块：构建网络安全知识库，包括漏洞信息、攻击模式、安全事件等。2) 检索模块：根据用户查询，从知识库中检索相关信息。论文重点研究了混合检索方法，结合了多种检索策略。3) 生成模块：将检索到的信息与用户查询一起输入LLM，生成最终的答案或决策。论文使用了Llama-3-8B-Instruct模型作为生成模块。

关键创新：论文的关键创新在于提出了优化的混合检索方法，该方法能够更有效地从外部知识库中检索相关信息，从而提高LLM在网络安全任务中的性能。与传统的RAG方法相比，混合检索方法能够更好地平衡不同检索策略的优缺点，从而获得更准确和全面的检索结果。

关键设计：论文中，混合检索方法的设计是关键。具体的技术细节包括：1) 使用多种检索策略，例如基于关键词的检索、基于语义的检索等。2) 设计合适的权重分配策略，平衡不同检索策略的贡献。3) 优化检索结果的排序算法，确保检索到的信息与用户查询的相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了混合检索方法在增强LLM网络安全能力方面的有效性。使用Llama-3-8B-Instruct模型，实验结果表明，优化的混合检索方法在知识保留和时间推理方面均优于基线RAG方法。具体的性能提升数据在论文中给出，证明了该方法的实际价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全威胁检测、漏洞分析、安全事件响应等领域。通过增强LLM在网络安全领域的知识和推理能力，可以提高安全分析师的工作效率，并提升网络安全防御水平。未来，该技术有望应用于自动化安全运营平台，实现智能化的威胁管理和响应。

📄 摘要（原文）

Security applications are increasingly relying on large language models (LLMs) for cyber threat detection; however, their opaque reasoning often limits trust, particularly in decisions that require domain-specific cybersecurity knowledge. Because security threats evolve rapidly, LLMs must not only recall historical incidents but also adapt to emerging vulnerabilities and attack patterns. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has demonstrated effectiveness in general LLM applications, but its potential for cybersecurity remains underexplored. In this work, we introduce a RAG-based framework designed to contextualize cybersecurity data and enhance LLM accuracy in knowledge retention and temporal reasoning. Using external datasets and the Llama-3-8B-Instruct model, we evaluate baseline RAG, an optimized hybrid retrieval approach, and conduct a comparative analysis across multiple performance metrics. Our findings highlight the promise of hybrid retrieval in strengthening the adaptability and reliability of LLMs for cybersecurity tasks.