Framework multi-agente LLM per la spiegabilità della cybersecurity
I ricercatori hanno sviluppato (EC)2, un framework multi-agente che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per fornire spiegazioni incentrate sugli eventi per gli avvisi di cybersecurity. Il sistema è progettato per reti di piccole e medie imprese e opera indipendentemente da specifici rilevatori di anomalie. Conduce indagini strutturate e basate su ipotesi per generare spiegazioni fondate su prove verificabili. I risultati della valutazione indicano che (EC)2 migliora l'analisi post-rilevamento producendo spiegazioni operativamente significative e migliorando l'accuratezza della classificazione degli eventi.
Fatti principali
- (EC)2 è un framework multi-agente per la spiegabilità della cybersecurity.
- Utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per indagini basate su ipotesi.
- Il framework è agnostico rispetto al rilevatore e incentrato sugli eventi.
- Destinato a reti di piccole e medie imprese.
- Le spiegazioni sono fondate su prove verificabili.
- Migliora l'analisi post-rilevamento e l'accuratezza della classificazione degli eventi.
- Affronta i limiti delle spiegazioni a livello di caratteristiche nel rilevamento di anomalie.
- Pubblicato su arXiv sotto Computer Science > Crittografia e Sicurezza.
Entità
Istituzioni
- arXiv