2026
論文閱讀分析｜CyberSOCEval：LLM 在惡意程式分析與威脅情資推理上，到底做得多好？
CyberSOCEval 不是在測模型會不會背資安知識，而是在測它能不能讀懂 malware detonation 資料與 threat intelligence report。論文結果很清楚：現在的 LLM 已經有能力，但離可靠自動化 SOC 核心工作，還有很大距離。
2026 年 4 月 8 日
ExCyTIn-Bench 論文閱讀分析：LLM Agent 真的會做 Cyber Threat Investigation 嗎？
論文基本資訊 論文標題：ExCyTIn-...
2026 年 4 月 8 日
FALCON 論文閱讀分析：用 Agentic LLM 從 CTI 自動生成可部署的 IDS 規則
FALCON 提出一條更接近 SOC 現場的 CTI 自動化路線：不是只用 LLM 看懂威脅情資，而是透過檢索、生成、語法／語意／效能驗證，把 CTI 直接轉成可部署的 Snort 與 YARA 規則。
2026 年 4 月 8 日