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实体 MITRE Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge

MITRE Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge

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  1. RESEARCH · CL_95893 ·

    开源大语言模型在复杂网络威胁情报分类方面表现不佳

    一篇新的研究论文评估了七个开源大语言模型(LLMs)在对复杂网络威胁情报(CTI)报告进行分类方面的性能。该研究构建了一个包含2,076个人工标注句子的数据集,这些句子映射到114种MITRE ATT&CK技术。表现最佳的LLM取得了0.22的微平均F1分数,表明当前的开源LLMs尚不足以满足生产级别的ATT&CK分类需求。研究发现LLM参数大小与性能之间存在正相关,但提示策略和温度设置并未带来显著的提升。