关于在国家安全应用中使用大型语言模型的研究
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
在数字时代中，信息操作和大语言模型的融合标志着一个充满机遇和挑战的新时代。本文提出了一个用于应对这个全新世界的框架，探讨了人工智能增强信息操作的复杂动态，重视自主AI代理的道德考虑，并强调清晰的战略愿景、伦理考虑和整体理解在快速技术进步面前的重要性。
Oct, 2023
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
本文综述了大规模语言模型（LLMs）在战略推理中的当前状况和机遇，战略推理是一种复杂的推理形式，需要理解和预测多智能体环境中对手行为并相应调整策略。本文探讨了与LLMs相关的战略推理的范围、应用、方法论和评估指标，强调了该领域蓬勃发展和跨学科方法对决策性能的增强。该文旨在系统梳理和澄清有关此主题的分散文献，提供系统综述，凸显战略推理作为一种关键认知能力的重要性，并提供未来研究方向和潜在改进的见解。
Apr, 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
通过引入优化函数的动态框架，使大型语言模型（LLMs）能够请求用户提供的多个潜在选项及其相应参数，以确定基于预定义标准的最优解，从而在复杂多变的问题中提供定制化的最佳解决方案，显著提高LLMs在实际应用中的效用和效果。
Jul, 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