論文の概要: Building Resilient SMEs: Harnessing Large Language Models for Cyber
Security in Australia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02612v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 06:01:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 16:38:44.560357
- Title: Building Resilient SMEs: Harnessing Large Language Models for Cyber
Security in Australia
- Title（参考訳）: レジリエントな中小企業の構築 - オーストラリアのサイバーセキュリティのための大規模言語モデルの構築
- Authors: Benjamin Kereopa-Yorke
- Abstract要約: オーストラリアの中小企業では、サイバー脅威に対する脆弱性が増加している。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、大規模言語モデル(LLM)は、オーストラリアの中小企業のサイバーセキュリティポリシーを強化する可能性がある。
本研究は、オーストラリアの中小企業におけるサイバーセキュリティ政策の強化におけるLLMの役割について、包括的理解を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The escalating digitalisation of our lives and enterprises has led to a
parallel growth in the complexity and frequency of cyber-attacks. Small and
medium-sized enterprises (SMEs), particularly in Australia, are experiencing
increased vulnerability to cyber threats, posing a significant challenge to the
nation's cyber security landscape. Embracing transformative technologies such
as Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and Large Language
Models (LLMs) can potentially strengthen cyber security policies for Australian
SMEs. However, their practical application, advantages, and limitations remain
underexplored, with prior research mainly focusing on large corporations. This
study aims to address this gap by providing a comprehensive understanding of
the potential role of LLMs in enhancing cyber security policies for Australian
SMEs. Employing a mixed-methods study design, this research includes a
literature review, qualitative analysis of SME case studies, and a quantitative
assessment of LLM performance metrics in cyber security applications. The
findings highlight the promising potential of LLMs across various performance
criteria, including relevance, accuracy, and applicability, though gaps remain
in areas such as completeness and clarity. The study underlines the importance
of integrating human expertise with LLM technology and refining model
development to address these limitations. By proposing a robust conceptual
framework guiding the effective adoption of LLMs, this research aims to
contribute to a safer and more resilient cyber environment for Australian SMEs,
enabling sustainable growth and competitiveness in the digital era.
- Abstract（参考訳）: 私たちの生活と企業のデジタル化は、サイバー攻撃の複雑さと頻度の同時成長に繋がった。
中小企業、特にオーストラリアでは、サイバーの脅威に対する脆弱性が増加しており、国のサイバーセキュリティの状況にとって大きな課題となっている。
人工知能(AI)や機械学習(ML)、Large Language Models(LLM)といった変革的技術を採用することで、オーストラリアの中小企業のサイバーセキュリティポリシーを強化する可能性がある。
しかし、その実用的応用、利点、限界は未解明のままであり、先行研究は主に大企業に焦点をあてている。
本研究は, オーストラリアの中小企業におけるサイバーセキュリティ政策の強化において, LLMの潜在的な役割を包括的に理解することで, このギャップに対処することを目的とする。
本研究は, 複合メソッド研究設計を用いて, 文献レビュー, 中小企業事例研究の質的分析, サイバーセキュリティアプリケーションにおけるLCMパフォーマンス指標の定量的評価を含む。
この結果は, 信頼性, 正確性, 適用性など, 様々な性能基準にまたがるLCMの有望な可能性を示しているが, 完全性や明確性などの領域にはギャップが残っている。
この研究は、人間の専門知識をllm技術に統合し、これらの制限に対処するためにモデル開発を洗練することの重要性を強調している。
本研究は, LLMを効果的に採用するための堅牢な概念的枠組みを提案することにより, オーストラリアの中小企業にとってより安全でレジリエントなサイバー環境に寄与し, デジタル時代の持続的な成長と競争性を実現することを目的とする。
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