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Black Kite:2025大语言模型在网络威胁情报中的应用研究报告:AI赋能第三方风险管理(中译版)(15页).pdf

上传人: Y**** 编号:630474 2025-04-23 15页 1.95MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLM)在网络威胁情报(CTI)中的应用,特别是在第三方风险管理(TPRM)中的作用。文章指出,LLM能够通过以下方式增强TPRM: 1. 简化开源情报(OSINT)分析:LLM能够快速处理大量非结构化数据,提取关键信息,提高威胁检测的效率。 2. 增强供应链可见性:LLM能够准确识别供应链中的关键组件,如威胁行为者、目标、方法和工具,从而提高对供应链安全的理解。 3. 改进风险优先级:LLM通过分析数据,能够更准确地评估网络威胁的风险级别,帮助组织优先处理最紧迫的威胁。 4. 促进知情决策:LLM能够生成简洁的威胁报告摘要,帮助安全团队快速理解复杂情况,做出更明智的决策。 文章还指出,LLM在处理深度上下文或高度细粒度的数据时可能存在局限性,例如在理解特定行业或网络威胁类型的专业术语方面。此外,LLM的输出质量取决于输入数据的质量,不当的提示或配置可能导致误导性的结果。 总的来说,LLM在CTI和TPRM中的应用为组织提供了一个强大的工具,以更有效地管理和减轻第三方风险。然而,为了充分利用这些工具,安全专家需要掌握高级AI技术,并确保数据质量和准确性。
如何利用LLM提高第三方风险管理效率? LLM在供应链CTI中如何提高准确性? 如何确保LLM在CTI中的输出准确性和可靠性?
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