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利用LLM嵌入和相似性辅助数字取证与事件响应分析.pdf

上传人: 可*** 编号:991819 2025-12-07 55页 13.64MB

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根据报告的内容,本文主要探讨了如何利用LLMs、嵌入和相似性来辅助DFIR分析。以下是全文关键点: 1. **相似性在调查中的应用**: - 通过相似性回答问题,例如识别攻击者活动。 - 通过相似性对数据进行排序以进行审查。 - 在系统过程中快速识别高风险活动。 2. **数据准备**: - 使用ETL(提取、转换、加载)过程准备数据。 - 使用EvtxHandler转换和过滤事件。 3. **嵌入**: - 将文本转换为数值表示,以捕获意义、关系和上下文。 - 使用嵌入将命令行请求转换为向量。 4. **聚类**: - 使用DBSCAN和K-means聚类 - 使用PCA简化数据并算法对嵌入进行聚类。 保持重要模式。 5. **LLMs在风险评估中的应用**: - 使用LLMs克服LLM限制,例如处理大量数据。 - 使用LLMs创建提示以评估每个聚类的风险。 - 将风险响应收集到DataFrame中,并创建Excel工作簿。 6. **工具和资源**: - 提供了Rust CLI工具来从EVTX文件中提取命令并聚类。 - 提供了GitHub链接,其中包含用于聚类命令的Rust CLI工具。 总结:本文介绍了如何利用LLMs、嵌入和相似性来辅助DFIR分析,包括数据准备、嵌入、聚类和LLMs在风险评估中的应用。
"相似度在调查中的应用" "如何利用LLM进行风险评估?" "数据探索与聚类分析技巧"
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