Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large language models in 6G security: challenges and opportunities

論文の概要: Large language models in 6G security: challenges and opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12239v1
Date: Mon, 18 Mar 2024 20:39:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 18:12:11.299415
Title: Large language models in 6G security: challenges and opportunities
Title（参考訳）: 6Gセキュリティにおける大規模言語モデル - 課題と機会
Authors: Tri Nguyen, Huong Nguyen, Ahmad Ijaz, Saeid Sheikhi, Athanasios V. Vasilakos, Panos Kostakos,
Abstract要約: 我々は,潜在的敵の立場から,Large Language Models(LLMs)のセキュリティ面に注目した。これには包括的脅威分類の開発が含まれ、様々な敵の行動を分類する。また、我々の研究は、防衛チーム(ブルーチームとしても知られる)によるサイバーセキュリティ活動にLLMがどのように統合されるかに焦点を当てます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.073128025996496
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rapid integration of Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs) in sectors such as education and healthcare have marked a significant advancement in technology. However, this growth has also led to a largely unexplored aspect: their security vulnerabilities. As the ecosystem that includes both offline and online models, various tools, browser plugins, and third-party applications continues to expand, it significantly widens the attack surface, thereby escalating the potential for security breaches. These expansions in the 6G and beyond landscape provide new avenues for adversaries to manipulate LLMs for malicious purposes. We focus on the security aspects of LLMs from the viewpoint of potential adversaries. We aim to dissect their objectives and methodologies, providing an in-depth analysis of known security weaknesses. This will include the development of a comprehensive threat taxonomy, categorizing various adversary behaviors. Also, our research will concentrate on how LLMs can be integrated into cybersecurity efforts by defense teams, also known as blue teams. We will explore the potential synergy between LLMs and blockchain technology, and how this combination could lead to the development of next-generation, fully autonomous security solutions. This approach aims to establish a unified cybersecurity strategy across the entire computing continuum, enhancing overall digital security infrastructure.
Abstract（参考訳）: 教育や医療などの分野におけるジェネレーティブAI(GenAI)とLarge Language Models(LLMs)の急速な統合は、テクノロジーの大幅な進歩を象徴している。しかし、この成長は、ほとんど未調査の側面、すなわちセキュリティ上の脆弱性につながっている。オフラインおよびオンラインモデル、さまざまなツール、ブラウザプラグイン、サードパーティアプリケーションを含むエコシステムが拡大を続けるにつれ、攻撃面が大幅に拡大し、セキュリティ侵害の可能性も拡大する。 6Gやランドスケープを超えて拡張されたこれらの拡張は、敵が悪意ある目的のためにLSMを操作するための新たな道を提供する。我々は,LLMのセキュリティ面に,潜在的な敵の立場から焦点をあてる。我々は,その目的と方法論を解明し,既知のセキュリティの弱点を詳細に分析することを目的としている。これには包括的脅威分類の開発が含まれ、様々な敵の行動を分類する。また、我々の研究は、防衛チーム(ブルーチームとしても知られる)によるサイバーセキュリティ活動にLLMがどのように統合されるかに焦点を当てます。 LLMとブロックチェーン技術間のシナジーの可能性を探り、この組み合わせが次世代の完全自律型セキュリティソリューションの開発にどのように寄与するかを検討します。このアプローチは、コンピュータ連続体全体にわたって統一されたサイバーセキュリティ戦略を確立することを目的としており、デジタルセキュリティインフラストラクチャ全体の強化を目的としている。

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