Chronohunt: Determining Optimal Pace for Automated Alert Analysis in Threat Hunting Using Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Threat hunting stands out as a proactive practice applied to identify stealthy threats that evade traditional detection mechanisms. Although powerful, threat hunting demands significant investments in terms of knowledge, time, and resources to meticulously analyze massive amounts of logs, and formulate threat hypotheses. Particularly, real-time threat hunting necessitates substantial manpower and computational resources to identify threats and might lead to inefficiencies and overlooked threats. Conversely, while more economical in resource allocation, batch-mode hunting risks missing fast-moving threats. To address these pivotal challenges, we formulate the problem of pacing the threat hunting in security operational environments and design Chronohunt, a solution that automatically and adaptively adjusts the threat hunting pace in alignment with the security importance, volume of events, available resources, and the evolving threat landscape. Chronohunt integrates two optimizations: (i) an initial heuristic optimization using grid search to establish a baseline hunting pace, and (ii) a dynamic optimization using reinforcement learning to dynamically fine-tune the pace in response to changes in the environment (e.g., hunting performance, evolving threat landscape, event importance, etc.). Obtained results show the efficacy of Chronohunt in adaptively aligning the hunting pace based on changes in the environmental conditions while ensuring high accuracy in threat hunting and optimal resource utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».