Advancing Autonomous Incident Response: Leveraging LLMs and Cyber Threat Intelligence

📄 arXiv: 2508.10677v1 📥 PDF

作者: Amine Tellache, Abdelaziz Amara Korba, Amdjed Mokhtari, Horea Moldovan, Yacine Ghamri-Doudane

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-08-14

💡 一句话要点

提出基于RAG的LLM框架，利用网络威胁情报提升自动化事件响应效率。

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

关键词: 事件响应 网络威胁情报 大型语言模型 检索增强生成 自动化安全 网络安全 混合检索 安全运营

📋 核心要点

  1. 现有事件响应系统面临海量警报和非结构化威胁情报的挑战，人工分析效率低下且易出错。
  2. 提出基于RAG的LLM框架，动态检索并融合网络威胁情报，增强事件响应的上下文感知能力。
  3. 实验表明，该方法提高了事件响应的准确性、效率和情境化，减轻了分析师的工作负担。

📝 摘要（中文）

有效的事件响应(IR)对于缓解网络威胁至关重要，但安全团队面临警报疲劳、高误报率以及大量非结构化网络威胁情报(CTI)文档的困扰。CTI在丰富安全运营方面具有巨大潜力，但其广泛和分散的特性使得手动分析耗时且资源密集。为了弥合这一差距，我们引入了一种新颖的基于检索增强生成(RAG)的框架，该框架利用大型语言模型(LLM)，通过集成动态检索的CTI来自动化和增强IR。我们的方法引入了一种混合检索机制，该机制将CTI向量数据库中基于NLP的相似性搜索与外部CTI平台的标准化查询相结合，从而促进安全警报的上下文感知丰富。增强的智能随后被LLM驱动的响应生成模块利用，该模块制定精确、可操作且上下文相关的事件缓解策略。我们提出了一种双重评估范式，其中使用辅助LLM的自动评估通过网络安全专家进行系统交叉验证。对真实和模拟警报的实证验证表明，我们的方法提高了IR的准确性、情境化和效率，减轻了分析师的工作量并减少了响应延迟。这项工作强调了LLM驱动的CTI融合在推进自主安全运营和建立智能、自适应网络安全框架方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全事件响应面临的主要问题是安全团队被大量的安全警报淹没，其中包含大量的误报。此外，网络威胁情报（CTI）虽然包含有价值的信息，但其非结构化的特性使得人工分析既耗时又低效。现有的方法难以有效地利用CTI来丰富安全警报，从而导致响应延迟和不准确。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，结合检索增强生成（RAG）框架，自动化地从CTI中提取相关信息，并将其融入到事件响应过程中。通过动态检索和融合CTI，可以为安全警报提供更丰富的上下文信息，从而提高响应的准确性和效率。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 混合检索模块：该模块结合了基于NLP的相似性搜索（在CTI向量数据库中进行）和对外部CTI平台的标准化查询。2) LLM驱动的响应生成模块：该模块利用检索到的CTI信息，生成精确、可操作且上下文相关的事件缓解策略。3) 双重评估模块：该模块采用LLM进行自动评估，并由网络安全专家进行交叉验证，以确保响应的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种混合检索机制，能够有效地从各种来源的CTI中检索相关信息。此外，利用LLM生成事件缓解策略，并采用双重评估范式，保证了响应的质量和可靠性。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用CTI，提高事件响应的自动化程度和准确性。

关键设计：混合检索模块的设计是关键。基于NLP的相似性搜索可能使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）来表示CTI文档和安全警报，并使用余弦相似度等指标来衡量它们之间的相似性。外部CTI平台的标准化查询则需要根据不同平台的API进行定制。LLM的选择和微调也是重要的设计考虑因素，需要根据具体的任务和数据集进行选择和优化。损失函数可能包括交叉熵损失，用于优化LLM的生成能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过真实和模拟警报的实验验证，证明了该方法能够提高事件响应的准确性、情境化和效率。具体性能数据未知，但结果表明该方法能够有效减轻分析师的工作量并减少响应延迟。通过与基线方法对比，该方法在事件响应的各个方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化安全运营中心（SOC），提升事件响应效率，减轻安全分析师的工作负担。通过整合各类威胁情报，该框架能够更准确地识别和应对网络攻击，降低企业安全风险。未来，该技术有望发展成为智能、自适应的网络安全框架的核心组成部分。

📄 摘要（原文）

Effective incident response (IR) is critical for mitigating cyber threats, yet security teams are overwhelmed by alert fatigue, high false-positive rates, and the vast volume of unstructured Cyber Threat Intelligence (CTI) documents. While CTI holds immense potential for enriching security operations, its extensive and fragmented nature makes manual analysis time-consuming and resource-intensive. To bridge this gap, we introduce a novel Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automate and enhance IR by integrating dynamically retrieved CTI. Our approach introduces a hybrid retrieval mechanism that combines NLP-based similarity searches within a CTI vector database with standardized queries to external CTI platforms, facilitating context-aware enrichment of security alerts. The augmented intelligence is then leveraged by an LLM-powered response generation module, which formulates precise, actionable, and contextually relevant incident mitigation strategies. We propose a dual evaluation paradigm, wherein automated assessment using an auxiliary LLM is systematically cross-validated by cybersecurity experts. Empirical validation on real-world and simulated alerts demonstrates that our approach enhances the accuracy, contextualization, and efficiency of IR, alleviating analyst workload and reducing response latency. This work underscores the potential of LLM-driven CTI fusion in advancing autonomous security operations and establishing a foundation for intelligent, adaptive cybersecurity frameworks.