CyberRAG：一种用于网络攻击分类和报告的自动化工具

《Future Generation Computer Systems》：CyberRAG: An Agentic RAG cyber attack classification and reporting tool

CyberRAG是一种基于代理的检索增强生成框架，通过模块化设计结合专用分类器和迭代检索机制，实现网络攻击的高效分类与可解释报告，实验准确率达94.92%，且在对抗样本和未知攻击场景中表现稳健。

　　随着企业规模的扩大，网络攻击的复杂性也在不断提高。传统的入侵检测与防御系统（IDS/IPS）虽然在防御层面起到了基础作用，但其产生的警报数量巨大，往往每小时达到数万条，给安全分析师带来了沉重的负担。这些警报需要进行细致的分析，而传统的机器学习检测器虽然能够降低警报数量，但仍然存在大量的误报问题。同时，标准的检索增强生成（RAG）流程在获取上下文信息时往往不够精准，难以提供充分的解释和推理依据。针对这些问题，本文提出了一种新的解决方案——CyberRAG，一种基于智能代理的模块化RAG框架，能够在实时环境下完成网络攻击的分类、解释和结构化报告生成。这一框架不仅提高了检测的准确性，还增强了解释的可信度和可读性，为安全运营中心（SOC）提供了更加可靠的支持。

CyberRAG的核心是一个大型语言模型（LLM），它作为智能代理，负责协调整个分类流程。该代理可以调用专门的工具进行数据增强和警报生成，同时还能通过一个迭代式的检索与推理循环，从领域特定的知识库中获取相关信息，直到找到足够相关且一致的证据。这种设计区别于传统的RAG系统，其采用的代理机制能够实现动态的控制流程和自适应推理。这一架构使得威胁标签和自然语言解释能够被自主地优化和精炼，从而减少误报并提高可解释性。此外，CyberRAG还具备良好的扩展性，当需要支持新的攻击类型时，只需添加新的分类器即可，无需重新训练核心代理。

在实际应用中，CyberRAG能够无缝地集成到现有的IDS系统中。当系统接收到一个被标记为可疑的警报时，CyberRAG会自动启动，并对相关的网络流量进行分析。通过这一流程，系统能够识别可能的攻击类型，检索与该攻击类型相关的上下文信息，并生成一份详尽的自然语言报告，不仅描述了威胁，还提出了可能的缓解措施。此外，系统还配备了基于LLM的助手，允许分析师通过自然语言进行交互式查询，从而获取更深入的见解或建议的修复方案。这种交互式机制显著提高了系统的透明度和可解释性，特别是在高风险的网络安全场景中，确保自动化决策的可信度至关重要。

CyberRAG的设计强调了任务的专业化和上下文感知推理。在框架中，每个分类任务都有一个专门的LLM分类器，这些分类器经过针对特定攻击类型的微调，能够识别出该类型攻击的特征和模式。通过这种方式，系统能够更好地捕捉到每种攻击的独特性，避免了模型在多个任务上的泛化问题。同时，RAG组件支持多阶段的检索流程，使系统能够在多次查询中不断优化其判断，确保最终的解释和报告更加准确和全面。这种多阶段检索机制使得系统在面对复杂或模糊输入时，依然能够提供可靠的分析结果。

CyberRAG在三种典型的网络攻击类型——SQL注入、跨站脚本（XSS）和服务器端模板注入（SSTI）上的评估结果显示了其出色的性能。在每种攻击类型中，CyberRAG的分类准确率均超过了94%，整体分类准确率达到94.92%。生成的解释在BERTScore评估中达到了0.94，而在基于GPT-4的专家评估中获得了4.9/5的高分，显示出系统在解释生成方面的高质量。同时，系统在对抗样本和未见过的攻击载荷方面也表现出较强的鲁棒性，这在网络安全领域尤为关键，因为攻击者经常采用各种手段来规避检测系统。

为了进一步验证CyberRAG在不同攻击类型上的表现，我们对多个模型进行了评估，包括DeepSeek-R1:7B、Gemma3:4B、LLaMA3.1:8B、Mistral:7B和Qwen2.5:7B。这些模型在不同维度上的表现均较为优秀，其中LLaMA3.1:8B和Qwen2.5:7B在多个指标上获得了最高分。例如，在对抗样本的分类中，LLaMA3.1:8B的准确率达到了94%，而在未见过的攻击类型中，其准确率也达到了91%。这些结果表明，CyberRAG不仅能够处理已知的攻击类型，还能在面对复杂和新颖的攻击载荷时保持较高的准确性。

在解释生成方面，CyberRAG通过RAG机制实现了对上下文信息的深度挖掘和整合。生成的解释不仅与攻击载荷相符合，还能够结合领域知识库中的相关信息，提供更加全面和准确的分析。例如，在对一个SQL注入的载荷进行分析时，系统能够识别出一些典型的特征，如单引号的使用、延迟命令的引入以及语法结构的异常。这些特征在解释中得到了充分的说明，并结合了相关的CVE信息和威胁等级，为分析师提供了有价值的参考。

此外，CyberRAG的框架设计还支持模块化扩展。这意味着，当需要支持新的攻击类型时，只需添加相应的分类器即可，无需对整个系统进行重新训练。这种设计使得CyberRAG能够灵活地适应不断变化的网络攻击环境，同时也降低了维护和升级的复杂性。通过这种方式，系统能够持续地更新和优化，以应对最新的攻击手段。

在实际应用中，CyberRAG的交互式聊天模块能够显著提升用户体验。分析师可以通过自然语言与系统进行交流，了解攻击的具体细节、分类依据以及可能的缓解措施。这种互动机制不仅提高了系统的可解释性，还使得安全团队能够更高效地处理警报。例如，在一个关于SSTI的分类案例中，分析师可以通过聊天模块询问具体的分类依据，系统则能够提供详细的解释，包括模板引擎的使用、攻击特征的识别以及相关威胁情报的整合。

为了确保系统的鲁棒性和可解释性，CyberRAG还采用了多阶段的检索和推理流程。系统首先对攻击载荷进行分类，然后根据分类结果，从知识库中检索相关信息，并结合这些信息生成详细的解释和报告。这种机制使得系统能够在面对复杂或模糊输入时，依然能够提供准确的分析结果。同时，通过多次迭代的检索过程，系统能够不断优化其判断，确保最终的解释和报告具有足够的可信度和实用性。

CyberRAG的实验结果不仅展示了其在分类和解释方面的卓越性能，还验证了其在实际网络安全场景中的适用性。通过与现有IDS/IPS系统的集成，CyberRAG能够有效降低误报率，提高警报的处理效率。同时，系统生成的报告不仅能够被分析师理解，还能用于自动化流程，如安全信息与事件管理（SIEM）平台的集成，从而实现更高效的威胁响应。

总体来看，CyberRAG通过其模块化设计和智能代理机制，为网络安全提供了全新的解决方案。它不仅提高了攻击分类的准确性，还增强了解释的可读性和可信度，使得安全团队能够更高效地处理警报并做出决策。未来，随着网络安全威胁的不断演变，CyberRAG的设计理念和架构将为构建更加智能、灵活和可扩展的防御系统提供重要的参考和基础。