A SURVEY OF LARGE LANGUAGE MODELS IN CYBERSECURITY

本文是LLM系列文章，针对《A SURVEY OF LARGE LANGUAGE MODELS IN CYBERSECURITY》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）由于其在处理自然语言时能够在各种领域达到或接近最先进水平，因此迅速崭露头角。一个重要的研究领域是这种模型在网络安全背景下的应用。这项调查旨在确定LLM在网络安全领域的应用位置、使用方式及其在该领域的局限性。最后，就如何改进这些限制以及一旦克服这些限制，可以从这些系统中得到什么提出了建议。

1 引言

2 基本概念

3 相关工作

4 当前的问题和挑战

5 提出的解决方案

6 结束语

总之，本文中提出的专家混合框架代表着在加强网络安全实践方面迈出的重要一步，利用了大型语言模型（LLM）在笔测试和漏洞评估方面的卓越能力。通过协调专门的LLM的合作，每个LLM都擅长不同的网络安全领域，我们推出了一种可扩展和适应性强的解决方案，有望应对现代网络威胁带来的多方面挑战。该系统能够将特定任务分配给专门从事代码分析、推理和异常检测的LLM，确保对安全态势进行全面评估。
这项研究的意义超出了理论框架，为加强数字基础设施提供了切实的前景。混合专家体系结构的适应性使其成为一种动态工具，可以随着不断变化的网络安全形势而发展。尽管如此，必须承认当前的局限性，例如对LLM质量的依赖性以及全面训练数据集的必要性。在不同环境中进行实际验证对于证实所提出的框架在现实世界网络安全场景中的有效性至关重要。
随着网络安全界应对日益复杂的威胁，专家混合框架所利