核心概念
規則ベースのAI(R-BAI)アルゴリズムと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせることで、デジタルフォレンジック調査とインシデント対応プロセスにおけるタイムラインアナリシスを強化し自動化することができる。
要約
本研究では、GenDFIRと呼ばれる新しいフレームワークを提案している。このフレームワークは以下の2つの主要な段階から構成される:
- R-BAIを使用して、事前定義された規則に基づいて異常なデジタルアーティファクトを識別し選択する。
- 選択されたアーティファクトをベクトル表現に変換し、Retrieval-Augmented Generation(RAG)エージェントの支援を受けてLLMで処理する。LLMはこれらのアーティファクトに対してタイムラインアナリシスを自動的に実行し、潜在的なインシデントの結果を予測する。
このフレームワークの性能、効率性、信頼性を評価するため、シミュレーションされたサイバーインシデントシナリオを使用して検証を行った。その結果、R-BAIとLLMを統合することの大きな可能性が示された。この革新的なアプローチは、特にLLMを活用したGenerative AIの力を強調するものであり、高度な脅威検知とインシデント再構築の新しい可能性を開いている。
統計
サイバーインシデントの発生件数が近年大幅に増加している。
デジタルフォレンジック調査では、大量かつ多様なデータを効率的に処理することが大きな課題となっている。
従来のツールでは、タイムラインの再構築や事象の相関関係の特定が困難である。
引用
"LLMは単なる人間のような創造性を超越し、様々な分野で生産性の向上と複雑なタスクの自動化に貢献している。"
"R-BAIアルゴリズムは単純で、明確なif-then文を使用するため、ルールベースのタスクに適している。"