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POLAR：用 LLM 合成真实网络威胁证据以支持优先级排序与缓解
Polar: LLM-Powered Synthesis of Real-World Cyber Evidence for Prioritization and Mitigation
AI 导读
POLAR 是一个 LLM 驱动的框架，可将厂商公告、漏洞数据库和威胁情报等分散证据合成为以威胁为中心的评估，用于优先级排序与缓解。它先拆分重叠事件，并将每个威胁锚定到可溯源证据上，再据此进行优先级排序。
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