本記事では、サイバー脅威検出における大型言語モデル（LLM）の活用が進む中で、その透明性の欠如が信頼性を制限していると指摘しています。特にサイバーセキュリティに特化した知識が求められる場合において、脅威は急速に進化し続けるため、LLMは過去の事例を想起するだけでなく、新たな脆弱性や攻撃パターンに適応する必要があります。リトリーバル・オーグメンテーション・ジェネレーション（RAG）はネットワークセキュリティ向けに有効性が示されているが、特にサイバーセキュリティ分野ではその可能性が十分に探求されていないと述べています。この記事では、サイバーセキュリティデータを文脈化し、LLMの知識保持や時系列推論の精度を向上させるためのRAGベースのフレームワークを提案し、実験結果としてハイブリッドリトリーバルアプローチの有効性を示しています。