Large Language Models in Cybersecurity: State-of-the-Art

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本文探讨大型语言模型(LLM)在网络安全领域的防御和对抗应用,展示了LLM如何改变智能理解,并评估了其在增强防御和潜在滥用的风险。研究发现,尽管LLM在防御方法中有广泛应用,但对其攻击性应用风险的研究不足。

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本文是LLM系列,针对《Large Language Models in Cybersecurity: State-of-the-Art》的翻译。

网络安全中的大型语言模型:最新进展

摘要

大型语言模型(LLM)的兴起彻底改变了我们对智能的理解,使我们更接近人工智能。自LLM问世以来,研究人员积极探索其在不同领域的应用,显著提升了其能力。网络安全传统上抵制数据驱动的解决方案,并且在接受机器学习方面进展缓慢,作为一个领域脱颖而出。本研究考察了现有文献,对LLM在网络安全领域的防御和对抗应用进行了全面的描述。我们的综述不仅调查和分类了当前的形势,还确定了关键的研究差距。通过评估进攻和防御应用程序,我们旨在全面了解LLM驱动的网络安全相关的潜在风险和机遇。

1 引言

2 背景

3 LLM的防御应用

4 LLM的对抗应用

5 结论

在本文中,我们回顾了大型语言模型(LLM)在网络安全领域应用的最新研究。我们证明,虽然LLM可以为加强防御方法提供有效的解决方案,但其潜在的滥用不容低估。因此,我们使用NIST网络安全框架和MITRE攻击对相关文献进行了分类,分别用于LLM在网

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