본 논문은 사이버 위협 사냥 활동을 지원하기 위해, 기존 관찰된 적대적 행위와 관련된 전술, 기법 및 절차(TTP)를 추론하는 도구인 Technique Inference Engine을 제시한다. 방대한 네트워크 트래픽, 다양한 적대자 기법, 그리고 끊임없이 진화하는 취약성으로 인해 사이버 위협 사냥이 어려움을 겪는 현실을 고려하여, 가장 큰 사이버 위협 정보(CTI) 보고서 데이터셋을 구축하고, 기법이 CTI에서 누락되는 경향을 고려하여 암묵적 피드백 추천 모델을 적용하여 주어진 공격 캠페인의 추가 기법을 예측한다. 사이버 분석가의 사용 사례를 고려하여 결과를 평가하고, t-SNE를 사용하여 모델 임베딩을 시각화하며, 코드와 웹 인터페이스를 제공한다.
