यह शोधपत्र क्लाउड कंप्यूटिंग परिवेशों में साइबर हमलों, विशेष रूप से सेवा-अस्वीकृति (DoS) हमलों की बढ़ती विविधता और परिष्कार के विरुद्ध एक प्रभावी रक्षा प्रणाली प्रस्तुत करता है। बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) की शक्ति का लाभ उठाते हुए, LLM-PD नामक यह नवीन रक्षा संरचना, भाषा समझ, डेटा विश्लेषण, कार्य अनुमान, कार्य योजना और कोड निर्माण के माध्यम से विभिन्न DoS खतरों को सक्रिय रूप से कम करती है। LLM-PD व्यापक डेटा विश्लेषण और अनुक्रमिक तर्क के माध्यम से कुशलतापूर्वक निर्णय लेता है, और निष्पादन योग्य रक्षा तंत्रों को गतिशील रूप से उत्पन्न और परिनियोजित करता है। इसके अलावा, यह पिछली बातचीत से प्राप्त अनुभव के आधार पर लचीले ढंग से विकसित होता है और बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के नए हमले परिदृश्यों के अनुकूल हो जाता है। तीन अलग-अलग DoS हमलों के केस स्टडी के माध्यम से, हम मौजूदा तरीकों की तुलना में LLM-PD की बेहतर रक्षा प्रभावशीलता और दक्षता प्रदर्शित करते हैं।
