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对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
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