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IBM QRadar
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新加坡研究人员使用AI跨SIEM平台翻译安全规则
新加坡国立大学和复旦大学的研究人员开发了一种名为ARuleCon的新技术，用于在不同的安全信息和事件管理（SIEM）系统之间翻译安全规则。SIEM系统被安全运营中心（SOC）用于监控日志文件并触发潜在安全事件的警报。由于SIEM供应商使用专有格式来编写规则，因此在一个系统上创建的规则通常无法在另一个系统上运行，这给使用多个SIEM的组织带来了复杂性。ARuleCon利用代理式检索增强生成（RAG）管道和特定供应商的文档，实现了比通用L…
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大语言模型框架实现SOC运营自动化，将分类时间从数小时缩短至数分钟
研究人员开发了一个端到端框架，旨在自动化安全运营中心（SOC）内的关键工作流程。该系统集成了大语言模型组合用于威胁检测，准确率达到82.8%，误报率低。它还采用了一种新颖的架构，可跨不同SIEM平台生成精确查询，并通过将预测准确率从78.3%提高到90.0%来增强事件处置能力。该框架将事件分类时间从数小时显著缩短至10分钟以内，证明了领域约束型大语言模型在安全运营中的可行性。