RAG for Cybersecurity

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網路安全的RAG是一個開源框架,利用檢索增強生成來提供人工智慧驅動的網絡安全查詢答案。通過整合向量資料庫與大型語言模型,它索引威脅情報來源、漏洞資料庫和MITRE ATT&CK內容。安全專業人員可以快速檢索相關資料,生成簡潔的解釋,並藉由具備情境化且準確的建議來增強事件回應流程,特別針對複雜的安全調查。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 20 2025
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網路安全的RAG是一個開源框架,利用檢索增強生成來提供人工智慧驅動的網絡安全查詢答案。通過整合向量資料庫與大型語言模型,它索引威脅情報來源、漏洞資料庫和MITRE ATT&CK內容。安全專業人員可以快速檢索相關資料,生成簡潔的解釋,並藉由具備情境化且準確的建議來增強事件回應流程,特別針對複雜的安全調查。
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RAG for Cybersecurity 是什麼?

網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量,改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時,RAG會檢索最相關的文件片段,傳遞至LLM,並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源,降低幻覺現象,同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援,團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。

誰會使用 RAG for Cybersecurity?

  • 資安分析師
  • 威脅獵人
  • 事件回應人員
  • 網安研究人員
  • IT安全團隊

如何使用 RAG for Cybersecurity?

  • 步驟一:克隆GitHub倉庫。
  • 步驟二:安裝requirements.txt中的Python依賴。
  • 步驟三:配置API金鑰的環境變數。
  • 步驟四:通過導入腳本導入你的網路安全文件。
  • 步驟五:在選擇的資料庫中建立或更新向量索引。
  • 步驟六:運行查詢介面,提交與安全相關的問題。
  • 步驟七:審查並調整回應,以符合你的事件回應流程。

平台

  • mac
  • windows
  • linux

RAG for Cybersecurity 的核心特徵與益處

主要功能

  • 文件導入與嵌入
  • 向量索引建立
  • 基於LLM的問答
  • 可配置數據流程
  • 支援MITRE ATT&CK與CVE

優點

  • 加速事件回應
  • 增強威脅情報分析
  • 情境豐富、準確的答案
  • 降低LLM產生幻覺
  • 彈性與擴展性框架

RAG for Cybersecurity 的主要使用案例與應用

  • 事件回應支援
  • 威脅情報查詢
  • 漏洞評估協助
  • 安全訓練與模擬

RAG for Cybersecurity 的常見問答

RAG for Cybersecurity 公司信息

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