Review of Generative AI Methods in Cybersecurity

在过去的十年中，人工智能（AI）变得越来越受欢迎，特别是聊天机器人（如ChatGPT、Gemini和DALL-E）的使用。随着这一趋势的崛起，大型语言模型（LLM）和生成式人工智能（GenAI）在日常使用中也越来越普遍。这些进展加强了网络安全的防御姿态，同时也为对手开辟了新的攻击途径。本文全面概述了GenAI的最新部署情况，涵盖攻击、越狱、提示注入和反向心理学的应用。本文还介绍了GenAI在网络犯罪中的各种应用，例如自动化黑客攻击、网络钓鱼邮件、社交工程、反向密码学、攻击载荷和恶意软件的创建。GenAI可以通过数据集构建、安全代码开发、威胁情报、防御措施、报告和网络攻击检测等策略，显著提高防御性网络安全流程的自动化水平。在本研究中，我们建议未来的研究应该专注于开发强大的伦理规范和创新的防御机制，以解决GenAI所带来的当前问题，并进一步鼓励公正的方法来应用它在网络安全中的未来。此外，我们强调跨学科方法的重要性，以进一步弥合科学发展和伦理考虑之间的差距。

人工智能在网络安全中的应用和挑战

本文探讨了生成式人工智能在网络安全中的应用和挑战，提出了一些解决方案和建议。

本文介绍了生成式人工智能在网络安全中的多种应用，包括自动化攻击、网络钓鱼、社交工程、反向加密、攻击载荷和恶意软件创建等。同时，本文也提出了生成式人工智能在网络安全中的挑战，包括道德问题和防御机制。作者建议未来的研究应该聚焦于开发强大的道德准则和创新的防御机制，以解决当前的问题。

相关研究包括：1. 'Adversarial Attacks and Defenses in Deep Learning' 2. 'A Survey of Artificial Intelligence for Cybersecurity: Challenges and Research Directions' 3. 'Deep Learning for Cybersecurity: A Review'