Aug, 2024

高效入侵检测系统的变压器与大型语言模型：全面调查

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TL;DR本研究解决了网络安全领域中对入侵检测系统（IDS）有效性提升的需求，特别是在利用变压器和大型语言模型（LLMs）方面。通过全面分析现有文献，作者提出了一种系统的方法论，并探索了不同架构在多种应用环境中的作用。研究发现，变压器和LLMs可显著增强网络威胁检测能力，为未来的网络安全研究提供了重要方向。
发现论文，激发创造
  • SecureBERT：面向网络安全的领域特定语言模型

    本文提出了一个名为SecureBERT的新的自然语言处理模型，该模型已使用机器学习算法在大量网络安全数据上进行了训练，能够自动处理网络安全文本（例如CTI），并成功应用于自动化解决了许多重要的网络安全任务。

    Apr, 2022

  • 利用大型语言模型解释模糊的网络攻击描述

    通过使用大型语言模型 (LLMs) 以及对MITRE AT&CK框架中的Tactics，Techniques和Procedures (TTPs) 进行训练，我们研究了它们在预测ATT＆CK tactics方面的能力，发现BaseLLMs提供更加集中和清晰的ATT＆CK tactics预测，而LLMs则提供更广泛的网络攻击技术解释。虽然LLMs具有强大的潜力，但它们的预测中存在内在歧义。因此，我们总结了现有的挑战，并建议LLMs研究方向以处理TTP描述的内在歧义。

    Jun, 2023

  • 运用大型语言模型革新网络威胁检测

    本文介绍了SecurityLLM，它是一个旨在检测网络安全威胁的预训练语言模型，其中SecurityBERT作为网络威胁检测机制，而FalconLLM则是一种事件响应和恢复系统，实验结果表明，我们的SecurityLLM模型可以在98%的准确率下识别14种不同类型的攻击。

    Jun, 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

  • 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

  • 生成人工智能与大型语言模型在网络安全中的应用洞见

    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

  • 超越检测：利用大型语言模型进行物联网网络中的网络攻击预测

    本研究针对物联网设备面临的网络攻击问题，提出了一种前瞻性的方法，旨在在攻击造成损害前预测并缓解恶意活动。结合大型语言模型与长短期记忆网络的创新框架显著提高了预测能力，达到98%的整体准确率，为物联网网络安全提供了强有力的解决方案。

    Aug, 2024