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

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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
  • 1 引言
  • 2 背景
  • 3 LLM的防御应用
  • 4 LLM的对抗应用
  • 5 结论

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在网络防御和网络攻击中的应用。我们的综述表明，尽管有许多工作评估LLM防御性应用的机会，但缺乏对攻击性应用风险的研究。我们希望这项研究为未来的研究铺平道路，以评估LLM在网络安全中的兴起所带来的相关风险。

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