Crimson：通过大语言模型增强网络安全中的战略推理能力

我们介绍了Crimson，一个在网络安全领域增强大语言模型（LLM）战略推理能力的系统。通过将CVE与MITRE ATT&CK技术相关联，Crimson推进了威胁预测和战略防御工作。我们的方法包括定义和评估网络安全战略任务，同时实施一个全面的人机协同数据合成工作流，以开发CVE到ATT&CK映射（CVEM）数据集。我们通过一种新颖的检索感知训练（RAT）过程及其改进迭代RAT-R，进一步增强了LLM的推理能力。我们的研究结果表明，一个使用我们技术微调的拥有70亿参数的LLM，其性能接近GPT-4，显示出明显更低的幻觉和错误率，并在战略推理任务上超越了其他模型。此外，嵌入模型的领域特定微调显著提升了在网络安全环境中的性能，凸显了我们方法的有效性。通过利用Crimson将原始漏洞数据转化为结构化和可操作的见解，我们增强了主动的网络安全防御。