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Threat Intelligence Extraction Framework (TIEF) for TTP Extraction
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AI
DOI：10.3390/jcp5030063.png)
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摘要
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网络威胁日益增长复杂性和规模要求先进、自动化的方法来提取可操作的网络安全威胁情报（CTI）。从非结构化威胁报告中自动提取战术、技术和程序（TTPs）仍然是一项具有挑战性的任务，受限于标注数据的稀缺、严重的类别不平衡、语义变异以及细粒度分类中多类、多标签学习的复杂性。为解决这些挑战，本研究提出了威胁情报提取框架（TIEF），旨在自主地从异构文本威胁报告中提取妥协指标（IOCs），并使用STIX 2.1标准进行标准化共享。TIEF采用DistilBERT Base-Uncased模型作为其骨干网络，在多标签TTP分类中达到0.933的F1分数，同时比传统BERT-base模型少用40%的参数并保留其97%的预测性能。与现有的TTPDrill、TTPHunter和TCENet等方法学不同，TIEF整合了一种多标签分类方案，能够涵盖包含技术和子技术的560个MITRE ATT&CK类别，从而促进对对手行为的更细粒度、语义精确的表征。BERTopic建模集成实现了语义相似文本片段的聚类，并捕捉了威胁报告叙述中的变化。通过实现子技术级别的区分，TIEF为上下文感知的自动化威胁检测做出了贡献。
Keyword:
cyber threat intelligence (CTI)
Common Vulnerability Enumeration (CVE)
Indicators of Compromise (IOCs)
Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs)
期刊
J
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0
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134
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机构
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