网络安全中的大型语言模型：最新技术
本研究探索了大型语言模型在威胁推理、工具信息生成和自动化网络攻击方面的潜力，讨论了LLM在支持特定威胁相关行动和决策方面的手动与自动化探索，以及对威胁网络潜在影响和使用LLM加速威胁行为能力的伦理考量，对诱导可操作反应的提示设计进行了评估和启发，并提出了探索LLM在更复杂网络、高级漏洞和提示敏感性方面的未解问题。
Oct, 2023
大型语言模型的安全性评估和对抗攻击是一个新兴的跨学科领域，本文调查了该领域的相关研究，并提供了对大型语言模型、安全对抗、漏洞源及潜在防御措施的综述。
Oct, 2023
通过综述各种在大型语言模型上攻击的形式及机制，以及其潜在影响和当前的防御策略，该论文探讨了大型语言模型的安全性和脆弱性方面的问题。研究主题包括旨在操纵模型输出的对抗性攻击、影响模型训练的数据污染，以及与训练数据利用相关的隐私问题。论文还探讨了不同攻击方法的有效性、大型语言模型对这些攻击的弹性以及对模型完整性和用户信任的影响。通过研究最新的研究成果，提供对大型语言模型的脆弱性和防御机制的深入了解，旨在引起人工智能社区的关注，并激发切实解决这些风险的方法。
Mar, 2024
通过系统文献综述，本文研究了大型语言模型在网络安全领域的构建、应用、挑战等关键问题，并探讨了其在提高网络安全实践中的广泛潜力，成为应用于该领域的有价值的资源。
May, 2024
通过生成式人工智能和大型语言模型（LLM），该论文对未来的网络安全进行了全面回顾，并探讨了LLM在硬件设计安全、入侵检测、软件工程、设计验证、网络威胁情报、恶意软件检测和钓鱼检测等各个领域的应用。论文提供了将LLM集成到未来网络安全框架中的基础理解和战略方向，强调创新和强大的模型部署以保护免受不断演变的网络威胁。
May, 2024
大型语言模型是各种人工智能应用中的关键组件，理解它们的安全漏洞和防御机制的有效性至关重要。本文调查了LLMs的安全挑战，重点关注两个主要领域：Prompt Hacking和Adversarial Attacks，每个领域都有特定类型的威胁。通过对Prompt Hacking和Adversarial Attacks的分析，研究了它们的工作原理、潜在影响以及缓解方法。调查强调了这些安全挑战，并讨论了保护LLMs免受这些威胁的强大防御框架。通过详细阐述这些安全问题，调查为抵御复杂攻击的坚韧人工智能系统的构建提供了宝贵的讨论。
Jun, 2024
本研究聚焦大型语言模型（LLMs）在安全性和可靠性方面的挑战，分析了现有的脆弱性和威胁模型。通过审查攻击机制和防御策略的现状，本文识别了研究中的空白，并提出了未来的研究方向，以推动LLM安全性的提升。
Sep, 2024
本研究针对大型语言模型（LLMs）所面临的安全性和可靠性问题进行了综述，特别是现有脆弱性和新兴威胁模型。通过分析攻击机制和当前防御策略的优缺点，识别研究空白，并提出未来加强LLM安全性的方向，旨在提升对其安全挑战的理解，促进更稳健的安全措施的发展。
Sep, 2024