論文の概要: From Texts to Shields: Convergence of Large Language Models and Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00841v1
• Date: Thu, 01 May 2025 20:01:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.823279
• Title: From Texts to Shields: Convergence of Large Language Models and Cybersecurity
• Title（参考訳）: テキストからシールドへ:大規模言語モデルとサイバーセキュリティの収束
• Authors: Tao Li, Ya-Ting Yang, Yunian Pan, Quanyan Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とサイバーセキュリティの収束について検討する。 ソフトウェアおよびネットワークセキュリティ、5G脆弱性分析、生成セキュリティ工学におけるLLMの新たな応用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.480598518857695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report explores the convergence of large language models (LLMs) and cybersecurity, synthesizing interdisciplinary insights from network security, artificial intelligence, formal methods, and human-centered design. It examines emerging applications of LLMs in software and network security, 5G vulnerability analysis, and generative security engineering. The report highlights the role of agentic LLMs in automating complex tasks, improving operational efficiency, and enabling reasoning-driven security analytics. Socio-technical challenges associated with the deployment of LLMs -- including trust, transparency, and ethical considerations -- can be addressed through strategies such as human-in-the-loop systems, role-specific training, and proactive robustness testing. The report further outlines critical research challenges in ensuring interpretability, safety, and fairness in LLM-based systems, particularly in high-stakes domains. By integrating technical advances with organizational and societal considerations, this report presents a forward-looking research agenda for the secure and effective adoption of LLMs in cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,大規模言語モデル(LLM)とサイバーセキュリティの収束について検討し,ネットワークセキュリティ,人工知能,形式的手法,人間中心の設計から学際的洞察を合成する。 ソフトウェアおよびネットワークセキュリティ、5G脆弱性分析、生成セキュリティ工学におけるLLMの新たな応用について検討する。 このレポートでは、複雑なタスクの自動化、運用効率の向上、推論駆動型セキュリティ分析の実現におけるエージェントLDMの役割を強調している。 LLM(信頼、透明性、倫理的配慮を含む)の展開に伴う社会技術的課題は、人間-イン-ザ-ループシステム、役割固有のトレーニング、積極的な堅牢性テストといった戦略を通じて解決することができる。 報告書は、特に高吸収領域において、LLMベースのシステムにおける解釈可能性、安全性、公正性を保証するための重要な研究課題を概説している。 本報告では、技術的進歩と組織的・社会的考察を統合することにより、サイバーセキュリティにおけるLLMの安全かつ効果的な採用に向けた先進的な研究課題を提示する。

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