論文の概要: Large Language Models in Cybersecurity: Applications, Vulnerabilities, and Defense Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13629v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 03:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.179596
• Title: Large Language Models in Cybersecurity: Applications, Vulnerabilities, and Defense Techniques
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける大規模言語モデル:応用,脆弱性,防衛技術
• Authors: Niveen O. Jaffal, Mohammed Alkhanafseh, David Mohaisen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、脅威検出、脆弱性評価、インシデント応答に対するインテリジェントで適応的で自動化されたアプローチを可能にすることで、サイバーセキュリティを変革している。 高度な言語理解とコンテキスト推論によって、LLMは、IoTやブロックチェーン、ハードウェアセキュリティといったドメイン間の課題に対処する従来の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.217261201018815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are transforming cybersecurity by enabling intelligent, adaptive, and automated approaches to threat detection, vulnerability assessment, and incident response. With their advanced language understanding and contextual reasoning, LLMs surpass traditional methods in tackling challenges across domains such as IoT, blockchain, and hardware security. This survey provides a comprehensive overview of LLM applications in cybersecurity, focusing on two core areas: (1) the integration of LLMs into key cybersecurity domains, and (2) the vulnerabilities of LLMs themselves, along with mitigation strategies. By synthesizing recent advancements and identifying key limitations, this work offers practical insights and strategic recommendations for leveraging LLMs to build secure, scalable, and future-ready cyber defense systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、脅威検出、脆弱性評価、インシデント応答に対するインテリジェントで適応的で自動化されたアプローチを可能にすることで、サイバーセキュリティを変革している。 高度な言語理解とコンテキスト推論によって、LLMは、IoTやブロックチェーン、ハードウェアセキュリティといったドメイン間の課題に対処する従来の手法を超越している。 本調査は,(1)主要なサイバーセキュリティドメインへのLSMの統合,(2)LLM自体の脆弱性,および緩和戦略の2つの中核領域に焦点を当てた,サイバーセキュリティにおけるLSM適用の包括的概要を提供する。 この研究は、最近の進歩を合成し、鍵となる限界を特定することによって、LLMを活用してセキュアでスケーラブルで将来のサイバー防衛システムを構築するための実践的な洞察と戦略的なレコメンデーションを提供する。

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