Chain-of-Thought Augmented Fine‑Tuning of a Distilled Llama‑8B Model for SIEM Detection Query Generation
Notice bibliographique
Résumé
Writing effective security detection rules for SIEM systems is a complex and timeconsuming task that traditionally requires deep domain expertise.One of the persistent challenges in applying AI to security operations (SecOps) is the scarcity of high-quality, domain-specific datasets that can support the development of accurate and reliable models.This paper addresses that gap by presenting a method to both generate such a dataset and leverage it to fine-tune a compact reasoning-oriented model (DeepSeek R1 Distill Llama 8B) using Low Rank Adaptation (LoRA).As part of our contributions, we detail the creation of a curated, high-quality (of 1206 entries from 106 detection rule) dataset specifically tailored for SIEM text-to-query tasks, which enabled effective fine-tuning of the model.A key feature of this dataset is the augmentation of each training example with chain-ofthought (CoT) rationales: step-by-step explanations linking the natural language description of a detection rule to the resulting Lucene query.These rationales, produced by a stronger teacher model (Claude sonnet 4), are used to supervise the smaller student model.We describe the data pipeline, prompt templates, and LoRA configuration, and we report an initial human evaluation showing that CoT augmentation improves the reliability of text→query generation without increasing computational cost.Despite its compact size, our fine-tuned model outperformed several large proprietary language models in both query accuracy and reasoning quality.DeepSeek R1 Distill Llama 8B was chosen as a small model with reasoning capabilities, while Claude Sonnet 4 was selected for its strong ability to generate rationales.However, the research remains applicable to other small reasoning models and large, more capable models, respectively.
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.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».