1 簡介
安全運營中心（SOCs）越來越多採用安全協調、自動化與響應（SOAR）平台嚟管理網絡安全事件。呢啲平台通過API整合唔同嘅安全工具，但係由於數據異構性、語義差異同可用API數量龐大，手動選擇API帶嚟咗重大挑戰。
APIRO通過一個自動化基於學習嘅框架解決呢啲挑戰，為特定事件響應任務推薦最相關嘅安全工具API。該框架展示咗91.9%嘅Top-1準確率，明顯超越現有方法。
91.9%
Top-1準確率
26.93%
相比基線提升
3
已評估安全工具
36
增強技術
2 APIRO框架架構
APIRO框架包含三個主要組件，專為處理SOAR環境中安全工具API推薦嘅挑戰而設計。
2.1 數據增強模組
為咗緩解數據稀缺問題，APIRO採用咗36種數據增強技術，包括同義詞替換、反向翻譯同上下文嵌入。呢個模組通過生成合成訓練數據嚟豐富API描述，同時保留語義含義。
2.2 API嵌入模型
APIRO利用一個專門喺安全領域語料庫上訓練嘅詞嵌入模型。該模型使用以下嵌入目標捕捉API功能之間嘅語義關係：
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
其中$v_w$同$v_c$分別代表詞向量同上下文向量，$D$表示正訓練對，$D'$代表負樣本。
2.3 CNN分類
一個卷積神經網絡處理嵌入嘅API描述，預測特定任務嘅前3個相關API。CNN架構包括多個濾波器大小（2,3,4 grams）嚟捕捉API文檔中嘅n-gram模式。
3 實驗結果
APIRO使用三個具有廣泛API文檔嘅安全工具進行評估：惡意軟件信息共享平台（MISP）、Limacharlie EDR同Phantom SOAR平台。
3.1 性能指標
該框架喺多個評估指標上取得顯著性能：
- Top-1準確率：91.9%
- Top-2準確率：相比基線提升23.03%
- Top-3準確率：相比基線提升20.87%
- 平均倒數排名（MRR）：提升23.7%
3.2 與基線比較
APIRO喺所有指標上明顯超越最先進嘅基線方法。性能提升展示咗數據增強同專門嵌入方法喺處理安全API文檔中語義差異方面嘅有效性。
性能比較圖表
實驗結果顯示APIRO嘅準確率指標與基線方法比較。柱狀圖可視化展示咗喺Top-1、Top-2同Top-3準確率指標上嘅持續優勢，其中Top-1準確率提升最為顯著（26.93%提升）。
4 技術分析
核心洞察
APIRO從根本上改變咗SOC團隊與安全工具API嘅互動方式，用智能、數據驅動嘅推薦取代手動、易出錯嘅流程。該框架嘅真正突破在於其對安全文檔混亂現實嘅務實處理方法——佢唔試圖標準化混亂，而係學習有效咁導航其中。
邏輯流程
該架構遵循一個精密嘅三階段流程：首先，通過36種技術積極增強有限訓練數據（令人聯想到CycleGAN嘅數據增強策略）；其次，構建理解安全術語細微差別嘅領域特定嵌入；第三，採用多尺度CNN濾波器捕捉局部同全局語義模式。呢個唔只係另一個ML應用——佢係為特定高風險領域量身定制嘅系統。
優勢與缺陷
91.9%嘅Top-1準確率令人印象深刻，但我對佢喺三個測試工具之外嘅現實世界泛化能力持懷疑態度。對廣泛數據增強嘅依賴表明潛在嘅數據稀缺問題可能限制部署可擴展性。然而，相比基線26.93%嘅提升展示咗真正嘅技術創新，唔只係增量調整。
可行洞察
安全供應商應該立即探索將類似APIRO嘅功能整合到佢哋嘅SOAR平台中。該框架為解決困擾現代SOCs嘅API集成瓶頸提供咗清晰路線圖。組織應該向SOAR供應商施壓，要求佢哋採用呢啲AI驅動方法，而唔係繼續使用手動、脆弱嘅集成方法。
分析框架示例
考慮一個事件響應任務：「調查嚟自IP地址192.168.1.100嘅可疑網絡流量」
APIRO處理工作流程：
- 任務描述預處理同分詞
- 使用安全特定詞向量進行嵌入查找
- 多尺度CNN特徵提取
- 與可用安全工具API嘅相似性評分
- 帶置信度分數嘅前3個API推薦
輸出：[MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 未來應用
APIRO嘅方法論喺安全工具推薦之外具有重大潛力：
- 企業API發現：擴展到一般企業API生態系統，實現更好嘅服務發現同集成
- 跨平台安全自動化：實現跨雲提供商同安全供應商嘅自動化安全工作流程
- API標準化：為標準化安全API規範嘅開發提供信息
- 零信任架構：通過智能API選擇支持動態安全策略執行
未來研究方向包括為新安全工具整合遷移學習、開發少樣本學習能力，同整合可解釋AI實現推薦透明度。
6 參考文獻
- 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.