Psychological Profiling in Cybersecurity: A Look at LLMs and Psycholinguistic Features

要約

サイバー脅威がますます巧妙化しているため、サイバーセキュリティに対する革新的なアプローチが必要になっています。
この論文では、特に大規模言語モデル (LLM) と心理言語特徴の利用に焦点を当てて、心理プロファイリング手法の可能性を探ります。
私たちは心理学とサイバーセキュリティの接点を調査し、LLM を使用してテキスト データを分析し、脅威アクターの心理的特徴を特定する方法について説明します。
私たちは、言語パターンや感情的な手がかりなどの心理言語的特徴をサイバーセキュリティのフレームワークに組み込むことを検討しています。
私たちの研究は、進化する脅威に対する防御メカニズムを強化するために、心理学の観点をサイバーセキュリティの実践に統合することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

The increasing sophistication of cyber threats necessitates innovative approaches to cybersecurity. In this paper, we explore the potential of psychological profiling techniques, particularly focusing on the utilization of Large Language Models (LLMs) and psycholinguistic features. We investigate the intersection of psychology and cybersecurity, discussing how LLMs can be employed to analyze textual data for identifying psychological traits of threat actors. We explore the incorporation of psycholinguistic features, such as linguistic patterns and emotional cues, into cybersecurity frameworks. Our research underscores the importance of integrating psychological perspectives into cybersecurity practices to bolster defense mechanisms against evolving threats.

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