サイバー脅威情報からの攻撃手法抽出を最適化するTTP-R1

サイバー脅威インテリジェンス（CTI）から攻撃手法をMITRE ATT&CKへマッピングする作業は、手動では非効率でスケーラビリティに欠けます。既存の自動化手法も精度や効率に課題がありました。この度、TTP-R1という2段階フレームワークが開発されました。これは検索拡張SFTと強化学習を組み合わせ、CTIからの攻撃手法抽出において、従来のLLMベース手法より高いF1スコアを達成し、かつ28倍の高速化を実現。サイバーセキュリティ分析の効率を劇的に向上させます。