CTI2TTP：证据锚定的MITRE ATT&CK技术抽取方法
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CTI2TTP：证据锚定的MITRE ATT&CK技术抽取方法
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AI 综述
Yutong Cheng等人发布论文提出CTI2TTP，用于从网络威胁情报报告中做开放集、多标签的MITRE ATT&CK技术（TTP）抽取。方法采用“先发散后收敛”设计：先将行为分解为原子行为并广泛生成候选，再结合定位证据和权威定义进行验证，以同时提高召回率与精确率。 基于论文摘要，该方法在TRAM-Clean和自建评测集CTI2TTP-Bench上的宏平均F1分别为76.48%和87.39%，较相同骨干模型的思维链提示分别高63.5%和29.4%。论文同时贡献了这两个评测数据集。
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最新进展10月14日 12:00
CTI2TTP通过“先提取后验证”改进MITRE ATT&CK技术抽取报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AICTI2TTP通过“先提取后验证”改进MITRE ATT&CK技术抽取
Yutong Cheng等人提出CTI2TTP，用于从网络安全威胁情报报告中进行开放集、多标签的MITRE ATT&CK技术抽取，通过先分解原子行为并广泛生成候选、再结合定位证据和权威定义进行验证来提高召回率与精确率。基于论文摘要，该方法在TRAM-Clean和CTI2TTP-Bench上的宏平均F1分别为76.48%和87.39%，较相同骨干模型的思维链提示分别高63.5%和29.4%。
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