CTIBench：Nidhi Rastogi 评估网络威胁情报中的 LLM - #729

这篇文章来自 Practical AI，讨论了 CTIBench，这是一个用于评估网络威胁情报 (CTI) 中大型语言模型 (LLM) 的基准。文章采访了罗切斯特理工学院的助理教授 Nidhi Rastogi。讨论涵盖了人工智能在网络安全领域的演变、在 CTI 中使用 LLM 的优势和挑战，以及检索增强生成 (RAG) 等技术的重要性。文章重点介绍了构建基准的过程、它涵盖的任务以及来自各种 LLM 基准测试的主要发现。它还涉及未来的研究方向，包括缓解技术、概念漂移监测和可解释性改进。