1 緒論
資安營運中心（SOCs）日益採用安全協調、自動化與回應（SOAR）平台來管理網路安全事件。這些平台透過API整合各種資安工具，但由於資料異質性、語意變異以及可用API數量龐大，手動選擇API面臨重大挑戰。
APIRO透過自動化基於學習的框架解決這些挑戰，為特定事件回應任務推薦最相關的資安工具API。該框架展現91.9%的Top-1準確率，顯著超越現有方法。
91.9%
Top-1準確率
26.93%
超越基準方法改進幅度
3
評估的資安工具數量
36
擴增技術數量
2 APIRO框架架構
APIRO框架包含三個主要元件，專為處理SOAR環境中資安工具API推薦的挑戰而設計。
2.1 資料擴增模組
為緩解資料稀缺問題，APIRO採用36種資料擴增技術，包括同義詞替換、回譯與上下文嵌入。此模組透過生成合成訓練資料來豐富API描述，同時保留語意含義。
2.2 API嵌入模型
APIRO使用專為資安領域語料訓練的特殊詞嵌入模型。該模型透過以下嵌入目標捕捉API功能間的語意關係：
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
其中$v_w$和$v_c$分別代表詞向量與上下文向量，$D$表示正向訓練對，$D'$代表負樣本。
2.3 卷積神經網路分類
卷積神經網路處理嵌入後的API描述，預測給定任務的前3個相關API。CNN架構包含多個濾波器尺寸（2,3,4元語法）以捕捉API文件中的n-gram模式。
3 實驗結果
APIRO使用三個具有豐富API文件的資安工具進行評估：惡意軟體資訊共享平台（MISP）、Limacharlie EDR與Phantom SOAR平台。
3.1 效能指標
該框架在多個評估指標上達成卓越效能：
- Top-1準確率：91.9%
- Top-2準確率：較基準方法提升23.03%
- Top-3準確率：較基準方法提升20.87%
- 平均倒數排名（MRR）：提升23.7%
3.2 與基準方法比較
APIRO在所有指標上均顯著超越最先進的基準方法。效能改進證明了資料擴增與專業嵌入方法在處理資安API文件語意變異方面的有效性。
效能比較圖表
實驗結果顯示APIRO的準確率指標與基準方法比較。長條圖視覺化展示在Top-1、Top-2與Top-3準確率指標上的一致優勢，其中Top-1準確率的改進最為顯著（26.93%提升）。
4 技術分析
核心洞察
APIRO從根本上改變了SOC團隊與資安工具API的互動方式，以智慧化、資料驅動的推薦取代手動且易出錯的流程。該框架的真正突破在於其對資安文件混亂現實的務實態度——它不試圖標準化混亂，而是學會有效導航其中。
邏輯流程
該架構遵循精密的三階段流程：首先，透過36種技術積極擴增有限的訓練資料（令人聯想到CycleGAN的資料擴增策略）；其次，建立理解資安術語細微差異的領域特定嵌入；第三，採用多尺度CNN濾波器捕捉局部與全域語意模式。這不僅是另一個機器學習應用——而是為特定高風險領域量身打造的系統。
優勢與缺陷
91.9%的Top-1準確率令人印象深刻，但對於超越三個測試工具的實際環境泛化能力持保留態度。對廣泛資料擴增的依賴暗示了潛在的資料稀缺問題，可能限制部署擴展性。然而，26.93%超越基準方法的改進展現了真正的技術創新，而不僅是漸進式調整。
可行洞察
資安廠商應立即探索將類似APIRO的功能整合至其SOAR平台。該框架為解決困擾現代SOC的API整合瓶頸提供了清晰路線圖。組織應向SOAR廠商施壓採用這些AI驅動方法，而非繼續使用手動、脆弱的整合方法。
分析框架範例
考慮一個事件回應任務：「調查來自IP位址192.168.1.100的可疑網路流量」
APIRO處理流程：
- 任務描述預處理與分詞
- 使用資安特定詞向量進行嵌入查詢
- 多尺度CNN特徵提取
- 與可用資安工具API進行相似度評分
- 前3名API推薦與置信度分數
輸出：[MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 未來應用
APIRO的方法論在資安工具推薦之外具有顯著潛力：
- 企業API探索：擴展至一般企業API生態系統，實現更好的服務發現與整合
- 跨平台資安自動化：實現跨雲端供應商與資安廠商的自動化資安工作流程
- API標準化：為標準化資安API規格的開發提供參考
- 零信任架構：透過智慧化API選擇支援動態安全策略執行
未來研究方向包括為新資安工具引入遷移學習、開發少樣本學習能力，以及整合可解釋AI以提升推薦透明度。
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.