論文の概要: A Comprehensive Overview of Large Language Models (LLMs) for Cyber Defences: Opportunities and Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14487v1
- Date: Thu, 23 May 2024 12:19:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 13:07:39.447078
- Title: A Comprehensive Overview of Large Language Models (LLMs) for Cyber Defences: Opportunities and Directions
- Title（参考訳）: サイバー防衛のための大規模言語モデル(LLM)の概要--可能性と方向性
- Authors: Mohammed Hassanin, Nour Moustafa,
- Abstract要約: 最近のLLM(Large Language Models)の進歩は、データ中心のアプリケーション分野で大きな成功を収めている。
サイバー防衛部門におけるLSMの最近の活動の概要について概説する。
トランスフォーマー, 事前学習トランスフォーマー, GPTからのLCMの進行に関する基本的な概念を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.044950530380563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent progression of Large Language Models (LLMs) has witnessed great success in the fields of data-centric applications. LLMs trained on massive textual datasets showed ability to encode not only context but also ability to provide powerful comprehension to downstream tasks. Interestingly, Generative Pre-trained Transformers utilised this ability to bring AI a step closer to human being replacement in at least datacentric applications. Such power can be leveraged to identify anomalies of cyber threats, enhance incident response, and automate routine security operations. We provide an overview for the recent activities of LLMs in cyber defence sections, as well as categorization for the cyber defence sections such as threat intelligence, vulnerability assessment, network security, privacy preserving, awareness and training, automation, and ethical guidelines. Fundamental concepts of the progression of LLMs from Transformers, Pre-trained Transformers, and GPT is presented. Next, the recent works of each section is surveyed with the related strengths and weaknesses. A special section about the challenges and directions of LLMs in cyber security is provided. Finally, possible future research directions for benefiting from LLMs in cyber security is discussed.
- Abstract（参考訳）: 最近のLLM(Large Language Models)の進歩は、データ中心のアプリケーション分野で大きな成功を収めている。
大量のテキストデータセットに基づいてトレーニングされたLLMは、コンテキストだけでなく、下流のタスクに強力な理解を提供する能力も示す。
興味深いことに、Generative Pre-trained Transformersはこの能力を利用して、少なくともデータ中心のアプリケーションにおいて、AIが置き換えられている人間に一歩近づいた。
このようなパワーは、サイバー脅威の異常を特定し、インシデント対応を強化し、定期的なセキュリティ操作を自動化するために利用することができる。
サイバー防衛部門におけるLCMの最近の活動の概要と、脅威情報、脆弱性評価、ネットワークセキュリティ、プライバシ保護、意識とトレーニング、自動化、倫理ガイドラインなどのサイバー防衛部門における分類について概説する。
トランスフォーマー, 事前学習トランスフォーマー, GPTからのLCMの進行に関する基本的な概念を述べる。
次に、各セクションの最近の研究を、関連する強みと弱みで調査する。
サイバーセキュリティにおけるLLMの課題と方向性に関する特別セクションが提供される。
最後に,サイバーセキュリティにおけるLCMのメリットを活かすための今後の研究の方向性について論じる。
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