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

随着网络威胁日益复杂，必须采用创新的方法来加强网络安全。在本文中，我们探讨了心理分析技术的潜力，特别关注了大型语言模型（LLMs）和心理语言学特征的利用。我们研究了心理学和网络安全的交叉点，讨论了如何利用LLMs来分析文本数据以识别威胁行为者的心理特征。我们探讨了将心理语言学特征（如语言模式和情感线索）纳入网络安全框架的可能性。我们的研究强调了将心理学观点整合到网络安全实践中以增强对不断演变的威胁的防御机制的重要性。

本文探讨心理学分析技术在网络安全中的应用，特别是利用大型语言模型和语言心理学特征来识别威胁行为者的心理特征，旨在加强网络安全防御机制。

本文提出了将大型语言模型和语言心理学特征应用于网络安全的方法，以分析文本数据并识别威胁行为者的心理特征，从而加强网络安全防御机制。

本文探讨了心理学和网络安全的交叉领域，提出了新的思路和方法。实验使用了多个数据集，并探索了语言心理学特征的应用。本文的研究结果强调了将心理学视角融入网络安全实践的重要性。

在近期的相关研究中，也有学者探讨了利用自然语言处理和机器学习技术来加强网络安全防御，例如《A Survey of Natural Language Processing Techniques in Cybersecurity》和《Machine Learning Techniques for Intrusion Detection: State-of-the-Art and Future Directions》等。