Jan, 2021

自动开源威胁情报收集和管理系统

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TL;DRSecurityKG 是一种自动化的开源网络安全威胁情报收集管理系统，利用 AI 和 NLP 技术提取有关威胁行为的知识，构建安全知识图谱，从而弥补现有 OSCTI 收集和管理平台忽视高级概念及其关系的不足。
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发现论文，激发创造
  • 从文本中识别和提取与网络安全相关的实体

    建立 CTI 数据集，使用 spaCy 框架和自我学习方法训练和测试网络安全实体模型，并探索将其与 Wikidata 的现有世界知识相链接的方法。

    Aug, 2022

  • 协同网络安全编排：分布式隐私保护威胁情报共享的安全框架

    提出了一种基于隐私增强技术和联邦处理的新框架，用于从分布式数据中提取 CTI，并且演示了它在多种实际场景中的应用。

    Sep, 2022

  • 行动时间：野外网络威胁情报的自动化分析

    提供了一个新的大型开放基准数据集和一个名为 aCTIon 的结构化 CTI 信息提取工具。比较了 10 种先前工作中的解决方案，结果显示，在所有任务中，aCTIon 的 F1 得分相对于先前的工作有了 10 个百分点到 50 个百分点的提高。

    Jul, 2023

  • LOCALINTEL: 从全球和本地网络知识生成组织威胁情报

    LOCALINTEL 是一种自动化知识情境化系统，通过从全球威胁存储库检索威胁报告并使用本地知识数据库对其进行情境化，实现特定组织的威胁情报自动生成。

    Jan, 2024

  • 利用知识图谱和大型语言模型的可操作性网络威胁情报

    本研究论文探讨了使用大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）的先进技术，通过自动生成人工智能来提取可操作的网络威胁情报（CTI）的挑战。通过评估技术，如提示工程、指导框架和微调以优化信息提取和结构化，证明了我们的方法在提取相关信息方面的有效性。然而，应用 LLMs 构建大规模数据的 KG 和链接预测仍存在挑战。

    Jun, 2024

  • 自动化建立非结构化网络威胁情报映射：实验研究

    本研究致力于将非结构化的网络威胁情报（CTI）用机器学习自动分类，以支持先发制人的安全措施，并为 CTI 分析提供新的数据集、模型选择指南以及挑战。

    Aug, 2022

  • CTI4AI：基于红队测试 AI 模型的威胁情报生成和分享

    本文介绍了 CTI4AI 系统 —— 用于识别和分享人工智能及机器学习特别脆弱性和威胁情报的原型系统。

    Aug, 2022

  • ThreatCrawl：基于 BERT 的网络安全领域聚焦爬虫

    该研究发现，使用自然语言处理（NLP）提取威胁情报数据的方法已经被提出，但是文档搜索的问题并没有得到解决。本文提出了一种新的基于 BERT 的聚焦爬虫 ThreatCrawl，可以动态地分类文档并适应其爬行路径，能够成功地找到相关文档，并修改其路径，获得高达 52％的收集率。

    Apr, 2023

  • 使用基于 Transformer 的模型生成虚假的网络威胁情报

    本论文利用 transformers 算法生成虚假的 CTI 文本描述，表明有人可能通过 OSINT 社区或网络传播虚假 CTI，并将其用于数据污染攻击，导致对其他依赖于 AI 的网络安全系统产生负面影响。

    Feb, 2021

  • AGIR：利用自然语言生成自动化的网络威胁情报报告

    利用 AGIR（Automatic Generation of Intelligence Reports）工具，本文介绍了一种支持自然语言处理技术的智能报告生成工具，能够在 CTI（Cyber Threat Intelligence）报告中通过形式化表达的实体图生成全面准确的情报报告，从而显著加快报告编写的速度并自动化 CTI 的多个任务。

    Oct, 2023