Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applying Large Language Models to Power Systems: Potential Security Threats

論文の概要: Applying Large Language Models to Power Systems: Potential Security Threats

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13361v2
Date: Wed, 24 Jan 2024 09:52:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-25 17:07:55.539847
Title: Applying Large Language Models to Power Systems: Potential Security Threats
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを電力システムに適用する:潜在的なセキュリティ脅威
Authors: Jiaqi Ruan, Gaoqi Liang, Huan Zhao, Guolong Liu, Xianzhuo Sun, Jing Qiu, Zhao Xu, Fushuan Wen, Zhao Yang Dong
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を電力システムに適用することにより生じる潜在的な脅威を分析する。緊急の研究開発の必要性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.819055765376174
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Applying large language models (LLMs) to modern power systems presents a promising avenue for enhancing decision-making and operational efficiency. However, this action may also incur potential security threats, which have not been fully recognized so far. To this end, this article analyzes potential threats incurred by applying LLMs to power systems, emphasizing the need for urgent research and development of countermeasures.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を現代の電力システムに適用することは、意思決定と運用効率を向上させるための有望な道を示す。しかし、この行動は、まだ完全には認識されていない潜在的なセキュリティの脅威を引き起こす可能性がある。本稿は, LLMを電力システムに適用することで生じる潜在的な脅威を分析し, 緊急研究の必要性と対策の開発を強調する。

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