MFCTIIF: Интеграционная платформа для многоканальной обработки данных о киберугрозах
Year: 2026
Type: article
Abstract: Растущий объем и разнообразие потоков данных разведки киберугроз (CTI) создают серьезные проблемы для взаимодействия, согласованности метаданных и автоматизированной оценки угроз. В этой статье мы представляем MFCTIIF — интеграционную платформу многоканальной разведки киберугроз, предназначенную для агрегации, обогащения и классификации индикаторов вредоносных программ из разнородных источников. Система выполняет структурированное сопоставление данных, разрешение синонимов и автоматизированную классификацию уровня угроз, выводя потоки в формате JSON, подходящие для операций по обеспечению безопасности. Мы тестируем MFCTIIF на основе 100 последних образцов вредоносных программ, показывая, что большинство из них представляют собой угрозы высокого риска, такие как RAT, и имеют постоянную задержку сквозной обработки ≈15–17 с на образец. Сравнительный анализ с четырьмя существующими решениями показывает, что MFCTIIF — единственная система, отвечающая всем семи ключевым требованиям, однако она ограничена пробелами в метаданных и дисбалансом классификации для неизвестных угроз. Для решения этой проблемы мы предлагаем будущие усовершенствования, включая автоматизированный маппинг к формату STIX с помощью LLM моделей, классификацию на основе LLM, нечеткое сопоставление и параллельное кэширование для улучшения покрытия и уменьшения задержек.
Source: Cifra LLC Journals
Authors: Iasenovets, Artur, Tang, Fei
Institution: Chongqing University of Posts and Telecommunications
Language: English
Subfield: Signal Processing
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7125487262
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: