Mastiporuto Senia

2026

Paper Survey

Adapting LLMs to Emerging Cybersecurity 論文閱讀分析：很多資安 RAG 真正缺的不是更多文件，而是先分清楚哪些訊號該語意找、哪些該硬抓

這篇 paper 真正有價值的地方，不是又做了一個 RAG，而是它很老實地指出：在 vulnerability / CTI 場景裡，baseline RAG 可能比不用 RAG 更糟。真正該補的，是把 semantic retrieval、keyword retrieval 與 CVE 這類 identifier-aware signal 接成同一條 domain-shaped 檢索鏈。

2026 年 4 月 21 日
Paper Survey

CTIArena 論文閱讀分析：當 CTI 真的變成多來源推理問題，光靠模型背答案早就不夠了

CTIArena 的重點不是再做一個新的 CTI 模型，而是把 LLM 在情資任務裡真正該被測的能力拆開：結構化知識映射、報告理解、以及報告到標準框架的 hybrid mapping。論文最重要的訊息很直接：在 structured CTI 任務裡，closed-book 幾乎不可靠；真正有效的是 authoritative knowledge injection、domain-specific query expansion，以及能處理跨報告整合的 retrieval 設計。

2026 年 4 月 18 日

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