Generative AI and Large Language Models for Cyber Security: All Insights You Need

本文通过生成式人工智能和大型语言模型(LLM)探讨了未来网络安全的全面发展。我们探讨了LLM在各个领域的应用，包括硬件设计安全、入侵检测、软件工程、设计验证、网络威胁情报、恶意软件检测和钓鱼检测等。我们概述了LLM的发展历程和当前状态，重点关注了GPT-4、GPT-3.5、Mixtral-8x7B、BERT、Falcon2和LLaMA等模型的进展。我们的分析还涉及LLM的漏洞，例如提示注入、不安全的输出处理、数据污染、DDoS攻击和对抗指令。我们深入探讨了保护这些模型的缓解策略，全面展示了潜在的攻击场景和预防技术。此外，我们评估了42个LLM模型在网络安全知识和硬件安全方面的性能，突出它们的优点和缺点。我们全面评估了LLM训练和测试的网络安全数据集，涵盖了从数据创建到使用的生命周期，并确定了未来研究的差距。此外，我们还回顾了利用LLM的新策略，包括Half-Quadratic Quantization (HQQ)、Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)、Direct Preference Optimization (DPO)、Quantized Low-Rank Adapters (QLoRA)和Retrieval-Augmented Generation (RAG)等技术。这些洞察力旨在增强实时网络安全防御，并提高LLM在威胁检测和响应方面的复杂性。我们的论文提供了将LLM整合到未来网络安全框架中的基础理解和战略方向，强调创新和强大的模型部署，以保护免受不断发展的网络威胁的侵害。

本论文旨在探讨使用生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）解决网络安全问题的未来发展。作者试图解决如何将LLMs应用于硬件设计安全、入侵检测、软件工程、设计验证、网络威胁情报、恶意软件检测和钓鱼检测等领域的问题。

本文的关键思路是通过对LLMs的进化和现状进行概述，重点关注GPT-4、GPT-3.5、Mixtral-8x7B、BERT、Falcon2和LLaMA等模型的进展。同时，作者还探讨了LLMs的漏洞和防御策略，以及使用LLMs的新策略，旨在提高实时网络安全防御的有效性。

本文的亮点包括对42个LLMs模型在网络安全知识和硬件安全方面性能的评估，以及对LLMs训练和测试的网络安全数据集的全面评估。此外，作者还评估了使用Half-Quadratic Quantization（HQQ）、Reinforcement Learning with Human Feedback（RLHF）、Direct Preference Optimization（DPO）、Quantized Low-Rank Adapters（QLoRA）和Retrieval-Augmented Generation（RAG）等技术的效果。

最近的相关研究包括《自然语言处理在网络安全中的应用》、《基于机器学习的网络安全防御技术研究》、《深度学习在网络安全中的应用》等。