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Matthew Grofsky
Matthew Grofsky
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生成式AI工具AegisShield实现网络威胁建模民主化
研究人员开发了AegisShield，这是一种生成式AI工具，旨在自动化和简化网络威胁建模，特别是对于资源有限的组织。该工具集成了STRIDE框架和MITRE ATT&CK技术，并从公共数据库中提取实时威胁情报。评估表明，AegisShield显著降低了复杂性，产生的威胁与专家生成的威胁相当，并能准确地将威胁映射到MITRE ATT&CK技术，从而实现更早的风险评估并促进安全设计实践。
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研究论文提出新的新鲜度检测方法，应对时间 RAG 的挑战
一篇新研究论文探讨了在时间数据中检测趋势的挑战，特别是在检索增强生成 (RAG) 系统中。作者（包括 Matthew Grofsky）为 RAG 提出了一种轻量级、与模型无关的时间层。他们的工作将数据新鲜度和主题演变的问题分开，并以网络安全数据 (NVD CVE) 作为测试案例。该论文强调了当前启发式跟踪方法的局限性，并提供了一个可重现的框架来解耦这些时间方面。