研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）来增强神经网络鉴别器，这是一种用于对称密钥密码学的密码分析技术。他们在SPECK-32/64密码上的实验显示，与ResNet等现有方法相比，LLMs并未提高这些鉴别器的性能。研究还发现，对于基于LLM和ResNet的鉴别器，明文和密文差异在更高轮次时效果会减弱。然而，将异或运算结果纳入提示设计，显著提升了基于LLM的神经网络鉴别器的性能。 AI
影响 目前，LLMs在利用神经网络鉴别器的密码分析方面不具备优势，但像异或运算这样的特定提示工程技术显示出改进的潜力。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了LLM的新应用研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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