1 引言
安全运营中心(SOC)越来越多地采用安全编排、自动化与响应(SOAR)平台来管理网络安全事件。这些平台通过API集成各类安全工具，但由于数据异构性、语义差异以及可用API数量庞大，手动选择API面临重大挑战。
APIRO通过基于学习的自动化框架解决这些挑战，为特定事件响应任务推荐最相关的安全工具API。该框架实现了91.9%的Top-1准确率，显著优于现有方法。
91.9%
Top-1准确率
26.93%
相对基线提升
3
评估的安全工具
36
增强技术
2 APIRO框架架构
APIRO框架包含三个主要组件，旨在应对SOAR环境中安全工具API推荐的挑战。
2.1 数据增强模块
为缓解数据稀缺问题，APIRO采用了36种数据增强技术，包括同义词替换、回译和上下文嵌入。该模块通过生成合成训练数据来丰富API描述，同时保持语义含义。
2.2 API嵌入模型
APIRO利用在安全领域语料上训练的专业词嵌入模型。该模型使用以下嵌入目标捕获API功能之间的语义关系：
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
其中$v_w$和$v_c$分别表示词向量和上下文向量，$D$表示正训练对，$D'$表示负样本。
2.3 CNN分类
卷积神经网络处理嵌入的API描述，为给定任务预测前3个相关API。CNN架构包含多种滤波器尺寸(2,3,4元语法)，以捕获API文档中的n元语法模式。
3 实验结果
APIRO使用三个具有丰富API文档的安全工具进行评估：恶意软件信息共享平台(MISP)、Limacharlie EDR和Phantom SOAR平台。
3.1 性能指标
该框架在多个评估指标上取得了显著性能：
- Top-1准确率：91.9%
- Top-2准确率：较基线提升23.03%
- Top-3准确率：较基线提升20.87%
- 平均倒数排名(MRR)：提升23.7%
3.2 与基线方法对比
APIRO在所有指标上均显著优于最先进的基线方法。性能提升证明了数据增强和专业嵌入方法在处理安全API文档语义差异方面的有效性。
性能对比图
实验结果显示APIRO与基线方法的准确率指标对比。条形图可视化显示在Top-1、Top-2和Top-3准确率指标上均保持一致性优势，其中Top-1准确率提升最为显著(26.93%提升)。
4 技术分析
核心洞察
APIRO从根本上改变了SOC团队与安全工具API的交互方式，用智能、数据驱动的推荐取代了手动、易出错的过程。该框架的真正突破在于其对安全文档混乱现实的务实处理方式——它不试图标准化混乱，而是学会有效应对。
逻辑流程
该架构遵循复杂的三阶段流水线：首先，通过36种技术积极增强有限的训练数据(让人联想到CycleGAN的数据增强策略)；其次，构建理解安全术语细微差别的领域特定嵌入；第三，采用多尺度CNN滤波器捕获局部和全局语义模式。这不仅仅是另一个机器学习应用——它是为特定高风险领域量身定制的系统。
优势与不足
91.9%的Top-1准确率令人印象深刻，但我对其在三个测试工具之外的现实世界泛化能力持怀疑态度。对广泛数据增强的依赖表明存在潜在的数据稀缺问题，可能限制部署可扩展性。然而，相对于基线26.93%的改进展示了真正的技术创新，而不仅仅是渐进式调整。
可行建议
安全供应商应立即探索将类似APIRO的功能集成到其SOAR平台中。该框架为解决困扰现代SOC的API集成瓶颈提供了清晰路线图。组织应敦促SOAR供应商采用这些AI驱动的方法，而不是继续使用手动、脆弱的集成方法。
分析框架示例
考虑一个事件响应任务："调查来自IP地址192.168.1.100的可疑网络流量"
APIRO处理工作流：
- 任务描述预处理和分词
- 使用安全特定词向量进行嵌入查找
- 多尺度CNN特征提取
- 与可用安全工具API的相似性评分
- 带置信度分数的前3个API推荐
输出：[MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 未来应用
APIRO的方法论在安全工具推荐之外具有重要潜力：
- 企业API发现：扩展到通用企业API生态系统，实现更好的服务发现和集成
- 跨平台安全自动化：实现跨云提供商和安全供应商的自动化安全工作流
- API标准化：为标准化安全API规范的开发提供参考
- 零信任架构：通过智能API选择支持动态安全策略执行
未来的研究方向包括为新安全工具引入迁移学习、开发少样本学习能力，以及集成可解释AI以提高推荐透明度。
6 参考文献
- Zhu, J.Y., et al. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks." ICCV 2017.
- MISP Project. "Malware Information Sharing Platform." https://www.misp-project.org/
- Limacharlie. "Endpoint Detection and Response." https://limacharlie.io/
- Saxe, J., et al. "Deep Neural Network Based Malware Detection Using Two Dimensional Binary Program Features." IEEE S&P 2015.
- MITRE ATT&CK. "Enterprise Matrix." https://attack.mitre.org/
- Phantom. "Security Orchestration, Automation and Response Platform." https://www.phantom.us/
- Rapid7. "SOAR Platform for Threat Hunting." Technical Documentation, 2021.