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CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning to Construct Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CTINexus框架，利用优化的上下文学习技术，在数据稀缺条件下高效提取网络威胁情报（CTI），并构建高质量的网络安全知识图谱（CSKG）。CTINexus通过自动提示和层次实体对齐技术，适应多种本体，评估结果显示其在准确性和完整性方面显著优于现有方法，具有转变CTI分析的潜力。
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关键要点
- CTINexus框架旨在解决当前网络威胁情报（CTI）提取方法的灵活性和普适性不足的问题。
- 该框架利用优化的上下文学习技术，在数据稀缺条件下高效提取CTI知识。
- CTINexus通过自动提示构建策略和层次实体对齐技术，适应多种本体。
- 评估结果显示，CTINexus在构建准确和完整的网络安全知识图谱（CSKG）方面显著优于现有方法。
- CTINexus具有在动态威胁环境中转变CTI分析的潜力。
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