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LLM sobre soporte de privacidad y seguridad de aplicaciones móviles: estado del arte y direcciones de investigación

Created by
  • Haebom

Autor

Tran Thanh Lam Nguyen, Barbara Carminati, Elena Ferrari

Describir

Este artículo explora cómo aprovechar los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para mitigar los riesgos de seguridad y privacidad en aplicaciones móviles. Destacamos el potencial y la promesa de los LLM como sustituto de métodos tradicionales como la analítica dinámica e híbrida ante amenazas cada vez más sofisticadas. Presentamos investigaciones de vanguardia sobre la aplicación de los LLM para mitigar los diez principales riesgos de seguridad comunes en plataformas de smartphones, proporcionamos un ejemplo representativo de una solución basada en LLM que detecta la fuga de datos sensibles cuando los usuarios comparten imágenes en línea y analizamos futuras líneas de investigación.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentar la posibilidad de utilizar LLM para detectar y mitigar de manera eficiente los riesgos de seguridad y privacidad en aplicaciones móviles.
Proponer un nuevo enfoque que pueda reemplazar los métodos de análisis tradicionales existentes.
Presentamos soluciones basadas en LLM para resolver problemas del mundo real, como la detección de fugas de datos confidenciales al compartir imágenes.
Limitations:
Se necesitan experimentos y validaciones adicionales para verificar el rendimiento y la generalización de la solución basada en LLM presentada en el artículo.
Se necesitan consideraciones y sugerencias para soluciones al __T12871_____ del LLM (por ejemplo, potencial de error, sesgo).
Falta de direcciones de investigación específicas para las áreas mencionadas como tareas de investigación futuras.
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