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English(EN) Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

调查详述LLMs在网络安全与隐私中的双重用途风险

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新的调查论文详述了大型语言模型（LLMs）和生成式AI在网络安全与隐私中的双重用途风险。该论文强调了这些技术如何被用于先进的防御机制，如实时威胁检测和安全代码生成，以及复杂的攻击，包括AI生成的恶意软件。论文指出，LLM生成的恶意软件显著增加，估计到2025年将占已检测威胁的50%。该研究综合了70多篇文献的见解，并为负责任的部署提供了建议，例如模型水印和对抗性防御。 AI

影响 强调了先进的安全框架和负责任的AI部署对于应对不断演变的人工智能驱动的网络威胁至关重要。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的调查论文，其中详述了研究发现和建议。

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调查详述LLMs在网络安全与隐私中的双重用途风险

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kiarash Ahi, Saeed Valizadeh ·

    Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

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  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Saeed Valizadeh ·

    Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

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