When LLMs Meet Cybersecurity: A Systematic Literature Review

要約

大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩は、日々進化する脅威の状況と革新的な技術の必要性に直面しているサイバーセキュリティを含む様々な分野に新たな道を開いている。サイバーセキュリティにおけるLLMの応用に関する初期の探求にもかかわらず、この研究分野の包括的な概観は不足している。本稿では、25のLLMと10以上のダウンストリームシナリオにまたがる180以上の文献の分析を含む体系的な文献レビューを提供することで、このギャップを埋める。サイバーセキュリティ指向のLLMの構築、様々なサイバーセキュリティタスクにおけるLLMの応用、そしてこの分野における既存の課題とさらなる研究である。本研究の目的は、サイバーセキュリティの実践を強化するためのLLMの広範な可能性に光を当て、このdoaminにLLMを適用するための貴重なリソースとなることである。また、https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity、サイバーセキュリティのためのLLMに関する実践的なガイドのリストを定期的に更新している。

要約(オリジナル)

The rapid advancements in large language models (LLMs) have opened new avenues across various fields, including cybersecurity, which faces an ever-evolving threat landscape and need for innovative technologies. Despite initial explorations into the application of LLMs in cybersecurity, there is a lack of a comprehensive overview of this research area. This paper bridge this gap by providing a systematic literature review, encompassing an analysis of over 180 works, spanning across 25 LLMs and more than 10 downstream scenarios. Our comprehensive overview addresses three critical research questions: the construction of cybersecurity-oriented LLMs, LLMs’ applications in various cybersecurity tasks, and the existing challenges and further research in this area. This study aims to shed light on the extensive potential of LLMs in enhancing cybersecurity practices, and serve as a valuable resource for applying LLMs in this doamin. We also maintain and regularly updated list of practical guides on LLMs for cybersecurity at https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL