利用大语言模型进行事件响应计划的制定与审查

事件响应计划（Incident Response Planning, IRP）对于有效的网络安全管理至关重要，需要详细的文档（或情景图）来指导在期间发生事件时安全人员的行动。然而，创建详尽的 IRP 常常受到诸多挑战的制约，包括复杂的系统、高人员流动率以及缺乏文档的旧技术。本文认为，尽管存在这些障碍，通过利用大语言模型（LLM）如 ChatGPT 等技术显著增强 IRP 的开发、审查和细化是可行的。通过利用大语言模型完成诸多任务（如起草初始计划、建议最佳实践、识别文档缺口），组织可以克服资源限制，提高其针对网络安全事件的准备程度。我们讨论了大语言模型简化 IRP 流程的潜力，同时也考虑了其局限性以及需要人工监督以确保生成内容的准确性和相关性。我们的发现为网络安全领域带来了新的贡献，通过演示一种利用 AI 技术增强 IRP 的新方法，为寻求增强事件响应能力的组织提供了实用见解。