When LLMs Meet Cybersecurity: A Systematic Literature Review

要約

大規模言語モデル (LLM) の急速な開発により、進化する脅威の状況と革新的なテクノロジーの需要に直面しているサイバーセキュリティを含む、さまざまな分野に新たな道が開かれました。
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調査にもかかわらず、この研究分野の包括的な概要が不足しています。
この論文は、25 の LLM と 10 以上の下流シナリオを含む 300 以上の研究の分析を網羅する体系的な文献レビューを提供することで、このギャップに対処します。
私たちの包括的な概要では、サイバーセキュリティ指向の LLM の構築、さまざまなサイバーセキュリティ タスクへの LLM の適用、この分野の課題とさらなる研究という 3 つの主要な研究課題を取り上げます。
この研究は、サイバーセキュリティ実践の強化における LLM の幅広い可能性を明らかにし、この分野で LLM を適用するための貴重なリソースとして機能することを目的としています。
また、サイバーセキュリティのための LLM に関する実践ガイドのリストを https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cyber​​security で保守し、定期的に更新しています。

要約(オリジナル)

The rapid development of large language models (LLMs) has opened new avenues across various fields, including cybersecurity, which faces an evolving threat landscape and demand 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 addresses this gap by providing a systematic literature review, covering the analysis of over 300 works, encompassing 25 LLMs and more than 10 downstream scenarios. Our comprehensive overview addresses three key research questions: the construction of cybersecurity-oriented LLMs, the application of LLMs to various cybersecurity tasks, the 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 field. We also maintain and regularly update a list of practical guides on LLMs for cybersecurity at https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity.

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