May, 2024

GPT 能力驱动的网络安全培训：有效意识的个性化方法

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TL;DR本研究探讨了传统网络安全意识培训计划的局限性，并提出了一种创新解决方案，使用生成型预训练转换器 (GPT) 来解决这些问题。该研究将 GPT 模型与自然语言处理能力相结合，根据个体培训者的个人资料个性化定制培训模块，从而提供高度个性化和动态的网络安全学习体验。通过使用 GPT 模型提供实时和自适应的网络安全意识培训内容，实验证明了与传统计划相比，在引发兴趣、动态性和相关性等方面都取得了显著改善。GPT 强化的网络安全意识培训计划为提升网络安全意识提供了可扩展且有效的解决方案，为个体在组织内的特定角色中更好地应对网络安全风险提供了个性化的培训内容。
发现论文，激发创造
  • 拥抱生成 AI 革命：利用 GPT 推进网络安全的高等教育

    本研究调查了生成式人工智能技术（特别是 ChatGPT 等生成式预训练变形器模型）对网络安全的影响，并提出了针对大学的课程改革的建议，以满足行业不断发展的需求。我们的研究强调了理解生成式人工智能的 “心智模型” 与人类认知之间的对齐的重要性，以及根据布卢姆分类对生成式人工智能能力进行人类技能提升。通过分析当前教育实践、课程与行业需求的对齐，我们得出了一个结论，即提供网络安全等实践性学位的大学应密切与行业需求对齐，并接受不可避免的生成式人工智能革命，同时应用严格的伦理监督以确保负责任地使用生成式人工智能。我们提出了一系列关于更新大学课程、促进大学的灵活性、促进学术界、行业和决策者之间的合作以及评估和评价教育成果的建议。

    Mar, 2024

  • GPT 语言模型在大学教学创新中的应用

    GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种人工智能和自然语言处理技术，能够自动生成文本。本文主要研究了将 GPT 语言模型应用于大学教学的各个方面，包括学生和教师活动的创新、内容理解与生成、问题解决、个性化和试卷批改等。同时，作者还在软件工程等领域进行了详细实验，评估了 ChatGPT 作为助理工具在理论活动、习题和实验实践中的潜在应用价值。

    Mar, 2024

  • 生成式预训练转换器（GPT）能否通过高等教育编程课程的评估？

    本文评估了 GPT 在大学的 Python 编程课程中通过评估的能力，并研究了 GPT 模型如何利用自动评估程序提供的反馈。研究发现，这些模型都不能完全通过 Python 编程课程中的各种评估，但简单应用它们可以使学习者在入门和中级课程中获得非常好的分数。然而，这些模型存在某些局限性，如对需要复杂推理步骤的练习处理能力较差。因此，本文建议教师改变评估方式，使 GPT 变成学习者的有价值的辅助工具，而不是全自动解决方案。

    Mar, 2023

  • 使用基于 Transformer 的模型生成虚假的网络威胁情报

    本论文利用 transformers 算法生成虚假的 CTI 文本描述，表明有人可能通过 OSINT 社区或网络传播虚假 CTI，并将其用于数据污染攻击，导致对其他依赖于 AI 的网络安全系统产生负面影响。

    Feb, 2021

  • ProcessGPT：用生成人工智能改变商业流程管理

    使用 GPT 技术提出了 ProcessGPT 作为增强数据中心和知识密集型流程决策的新技术，它可以通过使用深度学习和 NLP 来开发训练模型和生成流程来帮助提高流程管理效率，降低成本并支持业务运营的质量提升。

    May, 2023

  • 通过 Codewars 的 Katas 评估 GPT 的编程能力

    本研究评估了 GPT-3.5 和 GPT-4 编程模型的编程熟练度，这些模型对于不同难度级别的编程问题的求解存在明显的局限性，作者提出了一个融合了问题难度和解题时间的编程问题复杂性度量标准，并强调了需要在 AI 模型中加入验证和创造性思维能力以更好地模拟人类问题解决技术的必要性。

    May, 2023

  • 从 ChatGPT 到 ThreatGPT：生成式人工智能在网络安全与隐私中的影响

    本论文研究了生成 AI 模型的漏洞与潜在威胁，并讨论了社会、法律和伦理方面的影响，提出了防御技术和道德准则，并探讨了未来的研究方向。

    Jul, 2023

  • COA-GPT：军事行动加速课程生成预训练变压器

    通过使用大型语言模型的 COA-GPT 算法，本研究在军事行动中快速高效地生成有效的行动方案，并在 StarCraft II 游戏中的军事相关场景中评估和比较其性能，证明了 COA-GPT 生成具有战略意义的行动方案的优越性和快速更新的能力，从而在军事规划中具有显著的变革潜力。

    Feb, 2024

  • 生成式大语言模型的基础及在网络防御中的应用

    该篇综述论文报道了 2022/2023 年间出现的生成式语言模型，尤其是 ChatGPT 模型和其与辅助功能（如微软 Bing）的整合，探讨了这些模型的原理、能力、局限性和未来前景，以及在瑞士操作环境下的应用和当前存在的安全问题。

    Mar, 2023

  • TrackGPT -- 用于跨领域实体轨迹预测的生成式预训练转换器

    TrackGPT 是一种基于 GPT 的模型，可用于实体轨迹预测，并在测距和空间两个领域表现出强大的性能，同时保持领域无关性和最小化数据特征要求。

    Jan, 2024