AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation

📄 arXiv: 2310.02655v1 📥 PDF

作者: Filippo Perrina, Francesco Marchiori, Mauro Conti, Nino Vincenzo Verde

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2023-10-04

备注: 10 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出AGIR以解决网络威胁情报报告自动化问题

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

关键词: 网络威胁情报 自然语言生成 自动化报告 大型语言模型 模板化方法 信息共享 风险管理

📋 核心要点

  1. 现有的网络威胁情报报告生成方法在处理复杂数据源及其关系时存在不足，导致报告生成效率低下。
  2. AGIR通过结合模板化方法与大型语言模型，自动化生成情报报告，旨在减轻安全分析师的工作负担。
  3. 实验结果显示，AGIR生成的报告在信息准确性和流畅性上均优于现有方法，且显著减少了报告撰写时间。

📝 摘要（中文）

网络威胁情报（CTI）报告在现代风险管理策略中至关重要。随着CTI报告数量的激增，自动化工具以简化报告生成的需求愈发明显。尽管自然语言处理技术在处理文本数据方面展现出潜力，但在应对多样化数据源及其复杂关系时常常面临挑战。本文提出AGIR（自动生成情报报告），旨在通过自动化生成全面的情报报告来支持安全分析师。AGIR结合模板化方法和大型语言模型的优势，采用两阶段流程进行报告生成。实验结果表明，AGIR生成的报告在信息传达上准确无误，回忆率高达0.99，且未出现虚假信息。此外，AGIR在流畅性和实用性方面的得分优于现有方法，报告撰写时间减少超过40%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决网络威胁情报报告生成的自动化问题。现有方法在处理多样化数据源及其复杂关系时效率低下，导致安全分析师面临较大工作负担。

核心思路：AGIR的核心思路是通过自动化生成全面的情报报告，结合模板化方法与大型语言模型的优势，以提高报告生成的效率和准确性。

技术框架：AGIR采用两阶段流程，首先通过模板化方法构建初步报告框架，然后利用大型语言模型（如ChatGPT）进行内容填充和优化。

关键创新：AGIR的主要创新在于将模板化方法与大型语言模型相结合，形成一种新的报告生成机制，显著提高了信息传达的准确性和流畅性。

关键设计：在设计上，AGIR采用了特定的参数设置以优化生成效果，损失函数的选择也经过精心调整，以确保生成内容的高质量和一致性。报告生成过程中，特别关注语法流畅性和信息完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AGIR在实验中表现出色，生成的报告信息准确性高，回忆率达到0.99，且未出现虚假信息。与现有方法相比，AGIR在流畅性和实用性方面得分更高，报告撰写时间减少超过40%，极大提升了工作效率。

🎯 应用场景

AGIR的潜在应用领域包括网络安全、风险管理和情报分析等。通过自动化生成情报报告，AGIR能够显著提高组织的CTI生产效率，减轻分析师的工作负担，促进信息共享与决策支持。未来，AGIR有望在更广泛的安全领域中发挥重要作用，推动智能化安全防护的发展。

📄 摘要（原文）

Cyber Threat Intelligence (CTI) reporting is pivotal in contemporary risk management strategies. As the volume of CTI reports continues to surge, the demand for automated tools to streamline report generation becomes increasingly apparent. While Natural Language Processing techniques have shown potential in handling text data, they often struggle to address the complexity of diverse data sources and their intricate interrelationships. Moreover, established paradigms like STIX have emerged as de facto standards within the CTI community, emphasizing the formal categorization of entities and relations to facilitate consistent data sharing. In this paper, we introduce AGIR (Automatic Generation of Intelligence Reports), a transformative Natural Language Generation tool specifically designed to address the pressing challenges in the realm of CTI reporting. AGIR's primary objective is to empower security analysts by automating the labor-intensive task of generating comprehensive intelligence reports from formal representations of entity graphs. AGIR utilizes a two-stage pipeline by combining the advantages of template-based approaches and the capabilities of Large Language Models such as ChatGPT. We evaluate AGIR's report generation capabilities both quantitatively and qualitatively. The generated reports accurately convey information expressed through formal language, achieving a high recall value (0.99) without introducing hallucination. Furthermore, we compare the fluency and utility of the reports with state-of-the-art approaches, showing how AGIR achieves higher scores in terms of Syntactic Log-Odds Ratio (SLOR) and through questionnaires. By using our tool, we estimate that the report writing time is reduced by more than 40%, therefore streamlining the CTI production of any organization and contributing to the automation of several CTI tasks.