Evaluating the Usability of LLMs in Threat Intelligence Enrichment

📄 arXiv: 2409.15072v1 📥 PDF

作者: Sanchana Srikanth, Mohammad Hasanuzzaman, Farah Tasnur Meem

分类: cs.CR, cs.CL, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-09-23

💡 一句话要点

评估大型语言模型在威胁情报增强中的可用性，提升安全专业人员的工作效率。

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

关键词: 大型语言模型 威胁情报 可用性评估 用户体验 安全分析

📋 核心要点

  1. 现有威胁情报分析工具在数据收集、预处理和分析方面效率较低，且人工参与度高，存在出错风险。
  2. 本研究通过评估五种主流LLM在威胁情报增强中的可用性，旨在发现并解决用户体验方面的不足。
  3. 通过启发式评估和用户研究，论文识别了LLM在威胁情报应用中的可用性问题，并提出了改进建议。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)有潜力通过自动化威胁数据的收集、预处理和分析来显著增强威胁情报。然而，这些工具的可用性对于确保安全专业人员有效地采用它们至关重要。尽管LLMs具有先进的功能，但对其可靠性、准确性以及生成不准确信息的潜在可能性仍然存在担忧。本研究对五种LLMs（ChatGPT、Gemini、Cohere、Copilot和Meta AI）进行了全面的可用性评估，重点关注其用户界面设计、错误处理、学习曲线、性能以及与现有威胁情报增强工具的集成。通过启发式演练和用户研究方法，我们识别了关键的可用性问题，并为改进提供了可操作的建议。我们的研究结果旨在弥合LLM功能和用户体验之间的差距，从而通过确保这些工具用户友好且可靠来促进更高效和准确的威胁情报实践。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决安全专业人员在使用大型语言模型（LLMs）进行威胁情报增强时遇到的可用性问题。现有方法虽然功能强大，但在用户界面设计、错误处理、学习曲线、性能以及与现有工具的集成方面存在不足，导致安全人员难以有效利用LLMs，甚至可能产生不准确的威胁情报。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性的可用性评估，识别LLMs在威胁情报应用中的用户体验瓶颈，并提出针对性的改进建议。通过提升LLMs的易用性和可靠性，从而促进其在威胁情报领域的更广泛应用。

技术框架：论文采用混合方法，包括启发式演练和用户研究。启发式演练侧重于评估LLMs的用户界面设计和功能，用户研究则通过实际用户参与，收集关于LLMs学习曲线、性能和集成方面的反馈。两种方法相互补充，共同揭示LLMs的可用性问题。

关键创新：该研究的关键创新在于其系统性地将可用性工程的原则应用于评估LLMs在威胁情报领域的应用。以往的研究更多关注LLMs的性能指标（如准确率、召回率），而忽略了用户体验的重要性。本研究填补了这一空白，为LLMs在安全领域的应用提供了更全面的评估框架。

关键设计：启发式演练采用了一系列预定义的可用性原则（如尼尔森的十大可用性原则）来评估LLMs的用户界面。用户研究则采用了问卷调查、访谈和任务完成度评估等方法，收集用户在使用LLMs进行威胁情报任务时的反馈。具体参数设置和损失函数等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究通过启发式评估和用户研究，识别了五种主流LLM（ChatGPT、Gemini、Cohere、Copilot和Meta AI）在威胁情报增强方面的可用性问题，并提出了改进建议。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确提及，属于未知信息。研究强调了用户体验在LLM应用中的重要性，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各类安全分析师、威胁情报分析师的工作效率，帮助他们更有效地利用LLM进行威胁情报的收集、分析和报告生成。通过改进LLM的可用性，可以降低安全事件的响应时间，提升整体安全防御能力。未来，该研究方法可推广到其他AI工具的可用性评估中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have the potential to significantly enhance threat intelligence by automating the collection, preprocessing, and analysis of threat data. However, the usability of these tools is critical to ensure their effective adoption by security professionals. Despite the advanced capabilities of LLMs, concerns about their reliability, accuracy, and potential for generating inaccurate information persist. This study conducts a comprehensive usability evaluation of five LLMs ChatGPT, Gemini, Cohere, Copilot, and Meta AI focusing on their user interface design, error handling, learning curve, performance, and integration with existing tools in threat intelligence enrichment. Utilizing a heuristic walkthrough and a user study methodology, we identify key usability issues and offer actionable recommendations for improvement. Our findings aim to bridge the gap between LLM functionality and user experience, thereby promoting more efficient and accurate threat intelligence practices by ensuring these tools are user-friendly and reliable.