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Collaborative Intelligence: Topic Modelling of Large Language Model use in Live Cybersecurity Ope...
文章总结与关键内容翻译一、文章主要内容总结本文是一篇实证研究论文,聚焦大型语言模型(LLM)在安全运营中心(SOC)实时网络安全操作中的应用,通过主题建模方法分析SOC人员对LLM的实际使用情况,旨在为优化SOC工作流程、开发下一代协作工具提供依据。1. 研究背景与目标背景:人机协作团队已被广泛研究,但基于Transformer的语言模型引发了新的协作浪潮。某大型网络安全提供商的SOC人员在实时安全操作中使用LLM辅助工作,却缺乏对其具体使用场景的深入分析。目标:通过主题建模,明确SOC专家在实时安全运营中如何主动使用LLM,理解其核心需求与使用习惯。2. 研究方法数据来源:收集加拿大网络安全公司eSentire旗下两个SOC(爱尔兰、加拿大)的45名操作员,在2023年10月至2024年2月(10个月)内通过内部HTTP聊天应用访问GPT-4的3787条交互记录。主题建模方法:实验1(传统方法):采用成熟的BERTopic模型(基于Transformer的主题建模工具),将LLM交互记录转化为高维向量(使用“all-mpnet-base-v2”编码模型),提取90个主题类别,并进一步聚类为6个高阶集群,分析各主题的词频与权重。
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