面向EDR解决方案的自动化键盘攻击检测：基于LLM的探索
动力系统
2024-08-06 v1
摘要
终端检测与响应（EDR）平台是识别和响应网络威胁的关键工具。本研究提出了一种新方法，利用大语言模型（LLM）检测键盘操作攻击（Hands-on-Keyboard, HOK）。我们的方法将端点活动数据转换为可供LLM分析的叙事形式，以区分正常操作与潜在HOK攻击。我们解决了对端点数据进行解释的难题，通过将叙事分割为时间窗口并采用双训练策略。结果表明，LLM基于模型有潜力超越传统机器学习方法，为增强EDR能力并将LLM应用于网络安全提供了有前景的方向。
引用
@article{arxiv.2408.01992,
title = {On Topology of Carrying Manifolds of Regular Homeomorphisms},
author = {Elena Gurevich and Ilya Saraev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01992},
year = {2024}
}
备注
26 pages, 2 figures