Suricata
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1 天有情绪数据
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VX-One 神经网络提供更快、更准确的周边分类
一篇新的研究论文介绍了 VX-One，一个用于实时周边分类的小型多头神经网络。该模型输出类型化的决策原语，例如校准门和闭集选择，旨在弥合快速但有限的签名引擎与较慢、更具语义的生成模型之间的差距。在 UNSW-NB15 和 CIC-IDS2017 等基准测试上的评估表明，VX-One 提高了检测率，尤其是在时间漂移下，尽管 XGBoost 在多类归因方面仍处于领先地位。
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用户发现 OpenAI 的新 Astra 模型不尽如人意
一位用户试用了 OpenAI 的新 Astra 模型，发现它“还行”，与 Fable 和 Opus 5 等先前模型相比并没有显著改进。用户使用 Astra 开发了一个脚本，将 Suricata 的 Eve.json 数据转换为 MITRE ILF 格式，但最终认为目前许多 AI 开发都被过度炒作了。
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研究人员探索LLM安全工作流以用于SOC中的事件分类
研究人员探索了将大型语言模型（LLM）集成到安全运营中心（SOC）工作流中以协助事件分类。研究发现，实施约束和流程引导显著提高了这些AI工具的有效性。文章还提到了Suricata，一个网络入侵检测系统，与这些由LLM驱动的安全流程结合使用。
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LLM驱动的代理可更准确地自动执行安全警报调查
研究人员开发了一种代理式工作流，该工作流使用大型语言模型（LLM）来自动执行安全警报调查的初始阶段。该系统集成了预定义的查询和工具访问，例如日志上的SQL和文本搜索，以关联来自多个来源的信息。LLM组件负责规划调查和提取证据，其准确性高于未使用此结构化工作流的LLM。