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研究提出受限动作SIEM/XDR修复架构

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AI 综述

Georgios Koutidis等作者发表论文，提出一种受限动作的SIEM/XDR修复架构：由SIEM/XDR控制平面把LLM输出限制在封闭意图词表中，模板化命令由轻量端点代理执行，并设参数校验器；同时用NeMo-Guardrails代理包裹SOC分析LLM，施加输入与输出护栏策略。作者称，在自建的SOC专用对抗语料上，该代理将注入召回率从25.0%提升至94.5%，误报率0.1%；一次实弹红队演练也显示，封闭意图词表和参数校验器能在命令越过信任边界前拦住已观察到的LLM失效模式。作者同时说明，这属于架构适配而非已实测的运营技术部署，适合错误修复会造成物理后果的关键基础设施场景；由于护栏延迟较高，该回路宜采用人在回路或延迟执行，尚不适合在线实时控制。

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10月8日

12:00
arXiv cs.CL
基于 NeMo-Guardrails 代理的 SIEM/XDR 受限动作 AI 修复架构
研究提出一种受限动作架构，通过 SIEM/XDR 控制平面将 LLM 输出限制在封闭意图词表中，并用 NeMo-Guardrails 代理包裹 SOC 分析 LLM，在 SOC 专用对抗语料上将注入召回率从 25.0% 提升至 94.5%，误报率 0.1%。

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