यह पेपर Sentence Transformer मॉडल के डोमेन एडाप्टेसन का उपयोग करके क्लाउड सुरक्षा नियंत्रणों को तकनीकी मेट्रिक्स में मैप करने की मानव प्रक्रिया को स्वचालित करने का प्रस्ताव देता है।
- लेखकों ने पाँच यूरोपीय सुरक्षा मानकों से 3,499 अर्धान्तिक जोड़ों (semantic pairs) का एक प्रशिक्षण कॉरपस तैयार किया और चार परिदृश्यों में back-translation और LLM-आधारित पराफ्रेजिंग का उपयोग करके इसे 13,996 नमूनों तक विस्तारित किया।
- नियंत्रण से मेट्रिक्स और क्रॉस-स्टैंडर्ड नियंत्रण संयोजन कार्यों पर पाँच आर्किटेक्चर को fine-tuned किया गया और मूल्यांकन किया गया।
- नियंत्रण से मेट्रिक्स कार्य में, सर्वश्रेष्ठ मॉडल ने zero-shot baselines की तुलना में nDCG@10 को 23 बिंदु तक सुधारा।
- क्रॉस-स्टैंडर्ड नियंत्रण कार्य के लिए, back-translation के तहत multi-qa-mpnet-dot-v1 मॉडल ने 0.870 का nDCG@10 हासिल किया।
परिणाम संकेत करते हैं कि इन स्वचालन कार्यों के लिए प्रदर्शन का प्राथमिक संचालक डोमेन-इन प्रशिक्षण डेटा है।