본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 증가하는 다양하고 정교한 사이버 공격, 특히 서비스 거부 공격(DoS)에 대한 효과적인 방어 시스템을 제시합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 활용하여 개발된 LLM-PD라는 새로운 방어 아키텍처는 언어 이해, 데이터 분석, 작업 추론, 행동 계획, 코드 생성 기능을 통해 다양한 DoS 위협을 사전에 완화합니다. LLM-PD는 포괄적인 데이터 분석과 순차적 추론을 통해 효율적으로 의사 결정을 내리고, 동적으로 실행 가능한 방어 메커니즘을 생성 및 배포합니다. 또한, 이전 상호 작용에서 얻은 경험을 바탕으로 유연하게 자체적으로 발전하고 추가적인 훈련 없이 새로운 공격 시나리오에 적응할 수 있습니다. 세 가지 서로 다른 DoS 공격에 대한 사례 연구를 통해 기존 방법과 비교하여 방어 효과 및 효율성 측면에서 LLM-PD의 뛰어난 성능을 보여줍니다.
