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John Hultquist
John Hultquist
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LLMs 助力新型“Adversary Brains”，实现动态威胁行为者检测
研究人员推出了一种新颖的威胁行为者检测方法“Adversary Brains”，该方法利用大型语言模型（LLMs）创建动态的、基于假设的逻辑签名。该方法超越了传统的攻击指标（IoCs），通过建模整个威胁行为者的行为并持续将这些假设与传入数据进行测试。通过将竞争性假设分析（ACH）技术应用于规模化和操作化威胁情报，LLMs 可以将文本报告转化为主动检测机制，识别新指标，并保持威胁模型的最优。
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人工智能加速漏洞发现，加剧安全军备竞赛
人工智能模型的日益复杂正在创造软件漏洞发现和利用方面的军备竞赛。研究人员提交的漏洞数量比以往任何时候都多，导致科技巨头支付的奖金更高，同时也预见到随着人工智能找到容易发现的漏洞，未来可能会出现稀缺。这种人工智能驱动的加速正在压缩传统的披露时间表，可能迫使组织更快地修补漏洞，以对抗合法研究人员和恶意行为者。