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本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时，本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据集，以及与网络安全紧密相关的模型安全问题。本篇博客旨在整理这些宝贵的笔记，方便未来的阅读和研究，同时也希望能够对广大读者产生启发和帮助。让我们一起踏上这场网络安

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本文提出了一个人工智能生成的内容增强计算机辅助诊断模型(artificial intelligence-generated content-enhanced computer-aided diagnosis, AIGC-CAD)。该模型受ChatGPT架构启发，可通过语义级人机交互协助放射科医生评估甲状腺结节的风险。为了方便模型的训练和验 证，构建了一个由浙江省肿瘤医院19165例甲状腺结节超声病例组成的数据集。经过培 训后，ThyGPT可以自动评估甲状腺结节，并通过人机交互与医生进行有效沟通。

9月发表在ACL-NLP顶刊。这篇论文提出的方法相对于其他顶刊论文来说，更加简单有效。它通过领域迁移，将文本生成转化为代码生成，设计上下文提示学习以替代仅提供API的大型模型微调。

开源威胁情报关联分析是网络安全领域的一个重要研究方向，涉及网络狩猎、态势感知和恶意检测三个核心应用场景。本文将详细探讨这三个方向的最新研究进展，并进行对比分析。网络狩猎网络狩猎侧重于搜寻未知、新型或变异的网络攻击威胁。这种方法通常采用机器学习和NLP技术，通过主动搜索来检测可能逃避现有安全防御措施的攻击目标。态势感知态势感知则更注重提升对全局威胁形势的把握，包括决策支持、威胁分类和攻击预测。这一方向通常应用深度学习技术，以全局视角分析和预测安全威胁。恶意检测。

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网络安全威胁情报的价值网络安全威胁情报是指来自外部的与安全威胁相关的信息资源。这些信息包括了各种恶意威胁的特征、攻击者的行为模式以及攻击方式等。这些情报可以帮助安全人员快速识别恶意威胁攻击，并采取及时的响应和防御措施。开源威胁情报挖掘技术的崭露头角传统的威胁情报挖掘存在信息量不足的问题，而开源威胁情报挖掘技术通过从多方开源情报来源中收集和分析信息，为这一领域注入了新的活力。美国和欧洲是最早在政府层面积极开展开源情报挖掘技术研究的国家和地区，他们将其作为政府的常规情报搜集手段，并在网络安全领域取得了显著成果。