論文の概要: Review of Generative AI Methods in Cybersecurity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08701v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 17:05:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:28:07.676862
- Title: Review of Generative AI Methods in Cybersecurity
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAI手法のレビュー
- Authors: Yagmur Yigit, William J Buchanan, Madjid G Tehrani, Leandros Maglaras,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と生成人工知能(GenAI)は、サイバーセキュリティにおけるパラダイムシフトを構成する。
我々の研究は、GoogleのGeminiやChatGPT-4のようなモデルがセキュリティプロトコル、脆弱性評価、脅威識別をいかに強化するかを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) and generative artificial intelligence (GenAI) constitute paradigm shifts in cybersecurity that present hitherto unseen challenges as well as opportunities. In examining the state-of-the-art application of GenAI in cybersecurity, this work highlights how models like Google's Gemini and ChatGPT-4 potentially enhance security protocols, vulnerability assessment, and threat identification. Our research highlights the significance of a novel approach that employs LLMs to identify and eliminate sophisticated cyber threats. This paper presents a thorough assessment of LLMs' ability to produce important security insights, hence broadening the potential applications of AI-driven cybersecurity solutions. Our findings demonstrate the significance of GenAI in improving digital security. It offers recommendations for further investigations into the intricate relationship between cybersecurity requirements and artificial intelligence's potential.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と生成人工知能(GenAI)は、サイバーセキュリティにおけるパラダイムシフトを構成する。
サイバーセキュリティにおけるGenAIの最先端の応用を調べる上で、この研究は、GoogleのGeminiやChatGPT-4といったモデルがセキュリティプロトコル、脆弱性評価、脅威識別を潜在的に強化する方法を強調している。
我々の研究は、高度なサイバー脅威を特定し排除するためにLLMを使う新しいアプローチの重要性を強調している。
本稿では,LLMが重要なセキュリティインサイトを生成する能力について,徹底的に評価し,AI駆動型サイバーセキュリティソリューションの潜在的な適用範囲を広げる。
本研究は,デジタルセキュリティ向上におけるGenAIの重要性を示すものである。
サイバーセキュリティ要件と人工知能の可能性の間の複雑な関係について、さらなる調査を推奨している。
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