LLMs abertos conseguem traduzir vulnerabilidades de carros autônomos para formato de inteligência de ameaças, mas ainda erram no mapeamento de relações de ataque
O estudo avalia se LLMs de peso aberto conseguem converter descrições textuais de vulnerabilidades de veículos conectados e autônomos (CAVs) para STIX, o formato estruturado padrão de inteligência de ameaças, automatizando um trabalho hoje manual dos times de segurança. Os modelos tiveram bom desempenho mapeando objetos de domínio (F1 0,94) e categorias CWE (F1 0,99), mas ainda têm dificuldade em capturar as relações entre esses objetos e o mapeamento completo para técnicas MITRE ATT&CK.
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