Semantic-Aware Advanced Persistent Threat Detection Using Autoencoders on LLM-Encoded System Logs
यह शोध पत्र एक नवीन उन्नत निरंतर खतरा (Advanced Persistent Threat) पहचान पद्धति प्रस्तावित करता है जो ऑटोएनकोडर द्वारा संसाधित सिस्टम लॉग्स के लार्ज लैंग्वेज मॉडल-जनित सिमेंटिक एम्बेडिंग्स का लाभ उठाती है, जो DARPA ट्रांसपेरेंट कंप्यूटिंग डेटासेट पर पारंपरिक अनसुपरवाइज्ड बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करती है क्योंकि यह सूक्ष्म और धीमी (low-and-slow) हमलावर व्यवहारों के सिमेंटिक इरादे को प्रभावी ढंग से पकड़ती है।