Bài báo:
Leveraging LLMs to Support Malware Analysis from Structured and Semantic Binary Data
Nhóm tác giả:
- Trần Tuấn Anh – ATTT 2022 – Tác giả chính
- Nguyễn Khắc Hậu – ATTT 2022 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
- TS. Phan Thế Duy
- ThS. Thái Hùng Văn
- ThS. Tô Trọng Nghĩa
- ThS. Đỗ Thị Thu Hiền
Tóm tắt:
Advanced malware and increasingly sophisticated attack campaigns pose major challenges to conventional analysis approaches. This study introduces a framework integrating Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and Threat Intelligence (TI) for binary malware analysis.
The proposed framework processes both static and dynamic analysis reports to automatically extract and map Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) based on the MITRE ATT&CK framework, while also supporting Advanced Persistent Threat (APT) attribution. By incorporating external threat intelligence sources, the system enhances contextual understanding and improves evidence-based reasoning during analysis.
Experimental evaluation on more than 600 APT-labeled malware samples using Coverage Rate (CR) and Mean Reciprocal Rank (MRR) demonstrates that the framework achieves more accurate and interpretable TTP mapping, as well as more consistent APT ranking compared to traditional LLM-only approaches.
"Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT), Phòng thí nghiệm An toàn Thông tin (InSecLab) cùng sự hướng dẫn tận tình của TS. Phan Thế Duy và ThS. Tô Trọng Nghĩa đã luôn đồng hành, định hướng chuyên môn và tạo điều kiện tốt nhất để nhóm hoàn thành công trình nghiên cứu này"
Thông tin hội nghị:
Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế The 18th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS 2026). Hội nghị diễn ra từ ngày 13–15/04/2026 tại Cao Hùng, Đài Loan, được xếp hạng Rank B theo CORE Ranking, với kỷ yếu do Springer xuất bản và được lập chỉ mục trong Scopus/EI Compendex.

Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1GjmCsKg67/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
