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Large Language Models in Cybersecurity: Applications, Vulnerabilities, and Defense Techniques

Created by
  • Haebom

作者

Niveen O. Jaffal, Mohammed Alkhanafseh, David Mohaisen

概要

本論文は、大規模言語モデル（LLM）がサイバーセキュリティ分野に与える影響を包括的に調査した研究である。 LLMの高度な言語理解とコンテキスト推論能力を活用して、脅威の検出、脆弱性評価、および事故対応などのサイバーセキュリティの主な分野で既存の方法を上回るパフォーマンスを示すことを強調します。特に、IoT、ブロックチェーン、ハードウェアセキュリティなど多様な分野での適用事例を扱い、LLMをサイバーセキュリティに統合する方法とLLM自体の脆弱性および緩和戦略に焦点を当てている。最近の発展状況を総合し、主要なLimitationsを提示し、安全でスケーラブルで未来志向のサイバー防衛システムを構築するための実用的な洞察と戦略的勧告を提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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LLMがサイバーセキュリティのさまざまな分野（IoT、ブロックチェーン、ハードウェアセキュリティなど）で既存の方法よりも効果的な対応を可能にする。
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LLMを活用したインテリジェントで適応的で自動化された脅威の検出、脆弱性評価、事故対応システムの構築が可能です。
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本論文は、LLMのサイバーセキュリティアプリケーションの包括的な概要と実用的な洞察を提供します。
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LLMの脆弱性と緩和戦略の理解を高め、安全なシステム構築に貢献します。
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Limitations:
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論文で言及されているLLMの特定の脆弱性とそれに対する緩和戦略の具体的な内容が欠けている可能性があります。
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LLMベースのサイバーセキュリティシステムの実際の実装と運用についての詳細な議論は欠けているかもしれません。
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ＬＬＭの性能および効率の客観的な評価および比較分析が不足する可能性がある。
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LLMの倫理的および法的問題に関する十分な議論が不足する可能性があります。
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