Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Tässä insinöörityössä kehitettiin ja arvioitiin järjestelmä, joka hyödyntää Retrieval-Augmented Generation (RAG) -arkkitehtuuria kyberuhkatiedon käsittelyssä. Tavoitteena oli rakentaa kokonaisuus, joka kykenee keräämään uhkatietoa avoimista lähteistä, muuntamaan sen vektoripohjaiseen muotoon ja tuottamaan lähteistettyjä vastauksia suurten kielimallien avulla. Toteutuksessa yhdistettiin OpenCTI-alustan tarjoama tiedonkeruu, Elasticsearchin vektorihaku, semanttinen fallback-mekanismi sekä kielimallien (LLM) ohjattu generointi. Järjestelmä suunniteltiin modulaariseksi ja kontitettiin Docker-ympäristöön. Käytännön implementaatiossa käytettiin yli 600 000 uhkatiedon dokumenttia, joista generoitiin embeddingit BAAI:n bge-large-en-v1.5 -mallilla. Hakuprosessi toteutettiin hybridimallilla, joka yhdistää vektoripohjaisen semanttisen haun ja perinteisen avainsanahaun. Generointivaiheessa käytettiin dynaamisia kehotteita, joilla ohjattiin kielimallia muodostamaan lähteisiin perustuvia vastauksia. Käyttöliittymä toteutettiin Streamlitillä. Työssä havaittiin, että RAG-pohjainen järjestelmä soveltuu erityisesti strategisen ja operatiivisen kyberuhkatiedustelun tueksi, jossa dokumentaatio on jo jäsennelty ja kysymykset liittyvät laajempiin kokonaisuuksiin. Haasteita ilmeni yksittäisten IoC-tietojen käsittelyssä, datan epäyhtenäisyydessä sekä kielimallien kontekstirajoitteissa. Näihin kehitettiin ratkaisumalleja muun muassa chunkingilla, fallback-haulla ja käyttöliittymän säätöparametreilla. Järjestelmä osoitti, että RAG-menetelmää voidaan hyödyntää tehokkaasti kyberuhkatiedon rikastamisessa ja jäsentämisessä, kunhan sen käyttö rajoitetaan oikeisiin tilanteisiin ja se liitetään osaksi laajempaa analyysiprosessia. Työ tarjoaa pohjan jatkokehitykselle esimerkiksi agenttisten arkkitehtuurien, laajennettujen konteksti-ikkunoiden ja automatisoidun tiedonhankinnan elinkaarimallin kehitykseen.
Source: Theseus (Ammattikorkeakoulujen)
Author: Rautén, Sami
Language: Finnish
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7005441698