[论文解读] Employing LLMs for Incident Response Planning and Review

Sam Hays, Jules White|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2024

Data Quality and Management被引用 4

一句话总结

本文提出使用大型语言模型（LLM）如ChatGPT来增强事件响应规划（IRP）与标准操作程序（SOP）的开发，实现自动化起草、差距检测及事后审查。LLM通过生成、优化和分析响应计划，显著减少人工工作量，同时保持人工监督以确保关键验证，从而提高IRP的效率与准确性。

ABSTRACT

Incident Response Planning (IRP) is essential for effective cybersecurity management, requiring detailed documentation (or playbooks) to guide security personnel during incidents. Yet, creating comprehensive IRPs is often hindered by challenges such as complex systems, high turnover rates, and legacy technologies lacking documentation. This paper argues that, despite these obstacles, the development, review, and refinement of IRPs can be significantly enhanced through the utilization of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT. By leveraging LLMs for tasks such as drafting initial plans, suggesting best practices, and identifying documentation gaps, organizations can overcome resource constraints and improve their readiness for cybersecurity incidents. We discuss the potential of LLMs to streamline IRP processes, while also considering the limitations and the need for human oversight in ensuring the accuracy and relevance of generated content. Our findings contribute to the cybersecurity field by demonstrating a novel approach to enhancing IRP with AI technologies, offering practical insights for organizations seeking to bolster their incident response capabilities.

研究动机与目标

• 解决在系统复杂、人员流动率高且使用遗留技术的组织中，创建和维护全面、及时的事件响应计划（IRP）和SOP所面临的挑战。
• 通过集成LLM弥合管理主导的IRP开发与工程师主导的SOP创建之间的脱节，实现两个流程的对齐。
• 通过利用LLM识别文档遗漏、提出最佳实践并简化事后审查，提升组织的韧性。
• 展示LLM如何在确保通过人工参与验证的前提下，减轻IRP生命周期管理的时间与资源负担，同时保证准确性。
• 提出一种新颖且实用的AI增强型网络安全规划框架，基于SMART框架并结合真实事件模拟。

提出的方法

• 利用LLM基于NIST 800-61 Rev. 2和行业最佳实践生成IRP和SOP的初始草案。
• 应用LLM分析现有事件日志，提供结构化的事后复盘评论，识别流程缺陷与改进机会。
• 采用SMART框架定义约束条件，指导LLM生成上下文相关、可操作的响应程序。
• 在事后阶段集成LLM，建议改进措施，如为SOP更新设置自动提醒并定期组织培训演练。
• 通过真实事件模拟（如设备被盗场景）评估LLM生成的反馈在计划有效性与文档准确性方面的表现。
• 保持人工监督以验证LLM输出，确保技术准确性并符合组织政策与系统变更。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLM如何在文档有限且人员流动率高的组织中，提升事件响应计划（IRP）和SOP开发的效率与质量？
• RQ2 LLM在何种方式下可弥合管理主导的IRP创建与工程师主导的SOP开发之间的差距，以增强计划的可组合性与一致性？
• RQ3 在事后分析中，LLM在识别现有IRP和SOP中的文档遗漏与流程缺陷方面，其有效性程度如何？
• RQ4 基于真实事件日志，LLM在生成可操作、上下文感知的改进建议以优化事件响应程序方面，其有效性如何？
• RQ5 人工监督在确保LLM生成的IRP和SOP内容准确性与可靠性方面发挥何种作用？

主要发现

• LLM通过基于NIST 800-61等既定框架生成全面、上下文相关的文本，显著减少了起草和优化IRP与SOP所需的时间与精力。
• LLM成功识别出在模拟事件中，'远程擦除'SOP因界面变更而过时，凸显了关键的文档遗漏问题。
• 事后LLM分析提供了可操作的改进建议，包括为平台更新设置自动提醒以及定期组织培训演练。
• 将LLM整合到事后复盘中，实现了详细且结构化的反馈，从而增强了组织学习与计划改进。
• LLM在将事件日志与程序要求相关联方面表现出强大能力，提出的改进建议与实际系统变更保持一致。
• 尽管LLM具有显著实用性，但其输出仍需人工验证，以确保技术准确性与相关性，尤其是在系统界面或工具发生演进时。