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法学硕士 (LLM) 对网络安全的适用性:STRIDE 威胁建模案例研究

Created by
  • Haebom

作者

阿卜杜勒·阿齐兹·阿卜杜勒·加法尔、阿什拉夫·马特拉维

大纲

本文强调了人工智能在下一代基于人工智能的6G网络中的重要性,并特别探讨了大规模语言模型 (LLM) 在网络安全领域的潜力。以 STRIDE 威胁建模为例,我们使用五种 LLM 和四种提示技术进行 5G 威胁分类。评估解释了影响 LLM 行为的因素,并强调了 LLM 在网络安全应用中进行调整和微调的必要性。

Takeaways,Limitations

介绍使用 LLM 进行 STRIDE 威胁建模的可能性。
比较各种 LLM 和提示技术在 5G 威胁分类中的性能。
深入了解特定威胁建模环境中的 LLM 行为。
强调将 LLM 应用于网络安全需要额外的协调和微调。
仅限于有限的案例研究(STRIDE 威胁建模),这可能会限制对其他网络安全任务的普遍性。
仅使用五个 LLM 和四种提示技术进行有限的实验范围。
我们可能无法完全了解影响 LLM 行为的所有因素。
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