May, 2024

生成人工智能与大型语言模型在网络安全中的应用洞见

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • LLMs杀死了脚本小子：大语言模型支持的代理如何改变网络威胁测试的现状

    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（LLM）安全与隐私调查：优点、缺点和不好的一面

    这篇论文探讨了大型语言模型与安全和隐私的交叉领域，研究了它们对安全和隐私的积极影响、潜在的风险和威胁，以及模型本身的固有漏洞。通过全面的文献综述，将研究结果分为“有益”的应用、恶意应用和漏洞及其防御措施。论文还指出了需要进一步研究的领域，并希望通过该研究揭示大型语言模型在加强和危及网络安全方面的潜力。

    Dec, 2023

  • 网络安全中的大型语言模型：最新技术

    通过评估对进攻和防御应用的研究，本研究旨在提供对LLM驱动的网络安全领域中潜在风险和机遇的整体理解。

    Jan, 2024

  • 大型语言模型在网络安全中的调查

    大型语言模型在网络安全领域的应用、使用方式、局限性以及如何克服这些局限性和期望中的成果进行了调查。

    Feb, 2024

  • AutoAttacker：一种基于大型语言模型指导的自动化网络攻击系统

    使用大型语言模型（LLMs）在网络安全中模拟后入侵阶段的攻击，通过将LLMs自动化来改善组织的网络安全状况，扩展红队的效力并预先检测新型攻击行为。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型攻击的比较调查

    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

  • 用于网络安全的大型语言模型：系统文献综述

    大型语言模型在网络安全领域的应用综述，包括漏洞检测、恶意软件分析、数据隐私等问题，指出了数据集大小与多样性的重要性以及未来研究方向。

    May, 2024

  • 大型语言模型中的漏洞和保护探索: 调查

    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

  • 大型语言模型攻击与防御方法的最新进展

    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

  • 大型语言模型的攻击与防御方法的最新进展

    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