Toward Lightweight IoC Extraction in IoT: The Role of Small Language Models
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of cyber threats necessitates rapid and accurate extraction of Indicators of Compromise (IoCs) from diverse security data sources. While Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities in natural language processing and information extraction tasks, their deployment on resource-constrained IoT devices remains challenging due to computational and memory requirements. This paper investigates whether Small Language Models (SLMs) can serve as effective alternatives to LLMs for IoC extraction in IoT environments with limited resources. We present a novel direct LLM-based IoC extraction system leveraging context memory mechanisms for document-wide semantic understanding, specifically designed for deployment on edge computing infrastructure with consumer-grade hardware. Our experimental setup utilizes an RTX 4080 GPU and Ryzen 7 7700X processor running the Ollama framework with GPT-OSS:20B model to evaluate the feasibility of using smaller models instead of resource-intensive LLMs for security tasks. Evaluated on 9 diverse threat intelligence reports spanning different malware families and attack campaigns, the system achieved an average F1 score of 0.62, precision of 0.54, recall of 0.79, and accuracy of 0.85, demonstrating that SLMs can achieve acceptable accuracy levels for IoC extraction while operating within the computational constraints typical of IoT edge deployments. The results suggest that smaller models may provide viable alternatives to large language models for distributed threat intelligence processing in resource-limited environments.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».