Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review

論文の概要: Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04760v3
Date: Sat, 27 Jul 2024 14:04:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 23:18:12.331254
Title: Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review
Title（参考訳）: サイバーセキュリティのための大規模言語モデル: 体系的文献レビュー
Authors: Hanxiang Xu, Shenao Wang, Ningke Li, Kailong Wang, Yanjie Zhao, Kai Chen, Ting Yu, Yang Liu, Haoyu Wang,
Abstract要約: サイバーセキュリティ(LLM4Security)における大規模言語モデルの適用に関する文献の総合的なレビューを行う。 LLMは、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクに応用されている。第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.924782327303765
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has opened up new opportunities for leveraging artificial intelligence in various domains, including cybersecurity. As the volume and sophistication of cyber threats continue to grow, there is an increasing need for intelligent systems that can automatically detect vulnerabilities, analyze malware, and respond to attacks. In this survey, we conduct a comprehensive review of the literature on the application of LLMs in cybersecurity (LLM4Security). By comprehensively collecting over 30K relevant papers and systematically analyzing 127 papers from top security and software engineering venues, we aim to provide a holistic view of how LLMs are being used to solve diverse problems across the cybersecurity domain. Through our analysis, we identify several key findings. First, we observe that LLMs are being applied to a wide range of cybersecurity tasks, including vulnerability detection, malware analysis, network intrusion detection, and phishing detection. Second, we find that the datasets used for training and evaluating LLMs in these tasks are often limited in size and diversity, highlighting the need for more comprehensive and representative datasets. Third, we identify several promising techniques for adapting LLMs to specific cybersecurity domains, such as fine-tuning, transfer learning, and domain-specific pre-training. Finally, we discuss the main challenges and opportunities for future research in LLM4Security, including the need for more interpretable and explainable models, the importance of addressing data privacy and security concerns, and the potential for leveraging LLMs for proactive defense and threat hunting. Overall, our survey provides a comprehensive overview of the current state-of-the-art in LLM4Security and identifies several promising directions for future research.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、サイバーセキュリティを含むさまざまな領域で人工知能を活用する新たな機会を開いた。サイバー脅威の量と高度化が進むにつれ、脆弱性を自動的に検出し、マルウェアを分析し、攻撃に応答するインテリジェントシステムの必要性が高まっている。本調査では,LLMのサイバーセキュリティ(LLM4Security)への適用に関する文献を概観する。 30万件以上の関連論文を包括的に収集し、トップセキュリティとソフトウェアエンジニアリングの会場から127件の論文を体系的に分析することで、LLMがサイバーセキュリティ領域の様々な問題を解決するためにどのように使われているのか、全体像を提供することを目指している。分析により,いくつかの重要な知見が得られた。まず、脆弱性検出、マルウェア分析、ネットワーク侵入検出、フィッシング検出など、幅広いサイバーセキュリティタスクにLLMが適用されていることを観察する。第2に、これらのタスクにおけるLSMのトレーニングと評価に使用されるデータセットは、サイズと多様性に制限されることが少なく、より包括的で代表的なデータセットの必要性を強調している。第3に、細調整、転送学習、ドメイン固有の事前トレーニングなど、特定のサイバーセキュリティドメインにLLMを適用するための有望なテクニックをいくつか特定する。最後に、LLM4Securityにおける今後の研究の課題と機会について論じる。その中には、より解釈可能で説明可能なモデルの必要性、データのプライバシとセキュリティの問題に対処することの重要性、積極的に防御と脅威ハンティングにLLMを活用する可能性などが含まれる。本調査では,LLM4Securityの現状を概観し,今後の研究に期待できるいくつかの方向性を明らかにした。

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