Advancing Autonomous Incident Response 論文閱讀分析：很多 IR 自動化真正缺的不是更大的模型，而是先把 CTI 餵進可行動的上下文
論文基本資訊 論文標題：Advancin...
2026 年 4 月 22 日
RAG
2026
RAVEN 論文閱讀分析：真正卡住漏洞 AI 落地的，往往不是找不到洞，而是寫不出一份像樣的漏洞根因報告
RAVEN 這篇真正補上的，不是另一個會找 bug 的模型，而是把「找到漏洞」與「寫成可交付的根因報告」之間那段常被忽略的 documentation gap 拉成正式研究問題。它把 Explorer、RAG、Analyst、Reporter 拆成多代理流程，想讓 memory corruption 分析更接近 analyst-grade RCA，而不是只停在一句這裡可能有 overflow。
2026 年 4 月 21 日
Retrieval-Augmented LLMs for Security Incident Analysis 論文閱讀分析：真正讓日誌分析變得可用的，往往不是模型更會答，而是先把證據縮到它看得完
這篇論文把 security incident analysis 拆成比較像真實 analyst workflow 的三段：先用和 MITRE ATT&CK 綁定的 query library 篩出候選證據，再用 RAG 補齊關鍵上下文，最後才讓 LLM 回答 forensic 問題並重建 attack sequence。重點不是證明模型能看懂 log，而是證明沒有 evidence filtering 與 grounded retrieval，再會講的模型也會在日誌海裡漏掉惡意基礎設施與攻擊步驟。
2026 年 4 月 21 日
Advancing Autonomous Incident Response 論文閱讀分析：很多 IR 自動化真正缺的不是更大的模型，而是先把 CTI 餵進可行動的上下文
論文基本資訊 論文標題：Advancin...
2026 年 4 月 21 日
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
Red-MIRROR 論文閱讀分析：當自動滲透 Agent 真正開始能跑長鏈任務，決定上限的往往不是會不會打，而是會不會記、會不會驗、會不會反省
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2026 年 4 月 18 日
AutoBnB-RAG 論文閱讀分析：把 RAG 放進多代理人 Incident Response 團隊後，勝率真的會上升嗎？
論文基本資訊 論文標題：AutoBnB-...
2026 年 4 月 8 日