Entity and relation extractions for threat intelligence knowledge graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advanced persistent threats (APTs) represent a complex challenge in cybersecurity as they infiltrate networks stealthily to conduct espionage, steal data, and maintain a long-term presence. To combat these threats, security professionals increasingly rely on cyber knowledge graphs (CKGs), which provide scalable solutions to analyze and structure vast amounts of cyber threat intelligence (CTI) from diverse sources in real-time, enabling the automation of proactive security measures. Developing CKGs requires extracting entity and their relationships from unstructured CTI reports. However, existing approaches face significant limitations, such as difficulties with the nuances of cybersecurity language, diverse threat terminologies, and high rates of error propagation, resulting in low accuracy and poor generalizability. This paper introduces a novel Threat Intelligence Knowledge Graph (TiKG) pipeline designed to address these challenges. The TiKG framework leverages SecureBERT, a domain-specific transformer-based model optimized for cybersecurity, and integrates it with an attention-based BiLSTM to capture the context and nuances of security texts, reducing error propagation and improving extraction accuracy. Additionally, the pipeline incorporates a domain-specific ontology and inference model to ensure precise relation mapping in relation extraction. Using three large-scale TI open-source datasets (DNRTI, STUCCO, and CYNER) and a curated CTI dataset, extensive evaluations demonstrate the effectiveness of our framework, showing significant improvements over existing methods in detecting and linking cyber threats. These contributions provide a robust platform for security professionals to analyze and predict potential attacks, develop effective defenses, and enhance the strategic capabilities of cybersecurity operations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle