A SURVEY OF LARGE LANGUAGE MODELS IN CYBERSECURITY

最新推荐文章于 2025-04-23 16:31:26 发布
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分类专栏： Survey Paper LLM Security and Privacy MoE 文章标签： 语言模型 网络 安全
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本文链接：https://blog.csdn.net/c_cpp_csharp/article/details/136758478
本文调查了大型语言模型（LLM）在网络安全领域的应用、使用方式及局限性，提出通过专家混合框架增强安全实践，利用LLM在代码分析、推理和异常检测中的优势。尽管存在依赖性及训练数据集需求等挑战，该框架为未来网络安全创新奠定了基础。

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本文是LLM系列文章，针对《A SURVEY OF LARGE LANGUAGE MODELS IN CYBERSECURITY》的翻译。

网络安全中的大型语言模型综述

摘要

大型语言模型（LLM）由于其在处理自然语言时能够在各种领域达到或接近最先进水平，因此迅速崭露头角。一个重要的研究领域是这种模型在网络安全背景下的应用。这项调查旨在确定LLM在网络安全领域的应用位置、使用方式及其在该领域的局限性。最后，就如何改进这些限制以及一旦克服这些限制，可以从这些系统中得到什么提出了建议。

1 引言

2 基本概念

3 相关工作

4 当前的问题和挑战

5 提出的解决方案

6 结束语

总之，本文中提出的专家混合框架代表着在加强网络安全实践方面迈出的重要一步，利用了大型语言模型（LLM）在笔测试和漏洞评估方面的卓越能力。通过协调专门的LLM的合作，每个LLM都擅长不同的网络安全领域，我们推出了一种可扩展和适应性强的解决方案，有望应对现代网络威胁带来的多方面挑战。该系统能够将特定任务分配给专门从事代码分析、推理和异常检测的LLM，确保对安全态势进行全面评估。
这项研究的

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综述＜A Survey of Large Language Models＞阅读笔记
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12-11 978
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【LLM安全】A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly
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02-26 3126
LLMs在代码安全和数据安全与隐私方面都做出了贡献。在代码安全的背景下，LLMs已经被用于代码(例如,安全编码、测试用例生成、脆弱代码检测、恶意代码检测、代码修复等)的整个生命周期。在数据安全和隐私方面，LLMs已被应用于确保数据完整性、数据机密性、数据可靠性和数据可追溯性。大多数研究人员发现基于LLM的方法优于传统最先进的方法。
Harnessing the Reasoning Economy ASurvey of Efficient Reasoning for Large Language Models
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04-23 650
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大型语言模型综述，非常详细，格局打开！A Survey of Large Language Models
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04-18 9262
从图灵测试开始讲起，人类一直在探索用机器掌握语言智能的方法。在过去20年，语言模型得到了广泛研究。从统计语言模型到了基于神经网络的语言模型（LSTM等）。最近这些年，通过在大规模语料库（数据集）上对Transformer模型的预训练，提出了预训练语言模型（PLMs），在解决各种自然语言处理（NLP）任务方面显示出了很强的能力。
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与君共勉，一起学习
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标题：大型语言模型综述作者：Wayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li, Tianyi Tang, Xiaolei Wang, Yupeng Hou, Yingqian Min, Beichen Zhang,etc文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.18223摘要： 语言本质上是一个复杂、错综复杂的人类表达系统，受语法规则支配。开发用于理解和掌握语言的有能力的 AI 算法是一项重大挑战。作为一种主要方法，语言建模在过去二十年中被广泛研究用于
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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• State-of-the-art literature survey on AI • Mapping of AVs’ functions to their respective AI techniques • Analysis of cybersecurity vulnerabilities • Presentation of possible attack scenario • Presentation of challenges and corresponding recommendations
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本文先讲解《A Survey of Large Language Models》论文的摘要、引言以及 Overview部分，后续内容在持续更新中。
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一般认为NLP领域的大模型>=10 Billion参数(也有人认为是6B、7B, 工业界用, 开始展现涌现能力);经典大模型有GPT-3、BLOOM、Flan-T5、GPT-NeoX、OPT、GLM-130B、PaLM、LaMDA、LLaMA等;大模型时间线, 图来自，下同。
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《A Survey of Large Language Models》大型语言模型综述，非常详细收藏我这一篇就够了！
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这是一篇关于大语言模型（LLMs）的综述论文，主要介绍了 LLMs 的发展历程、技术架构、训练方法、应用领域以及面临的挑战等方面，具体内容如下：摘要 —— 自从图灵测试在 20 世纪 50 年代被提出以来，人类已经探索了机器对语言智能的掌握。语言本质上是一个由语法规则支配的复杂、复杂的人类表达系统。它对开发有能力的人工智能（AI）算法来理解和掌握语言提出了重大挑战。作为一种主要方法，语言建模在过去的二十年里被广泛研究用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。
A survey of Large Lanuage models
liguandong
05-21 867
Reddit link：高赞链接，知乎或者贴吧类似的；2.预训练数据的数量，随着大语言模型参数规模的增加，需要增加更多数据，chinchilla表明，现有许多大语言模型由于缺乏足够的预训练数据而受到次优训练的影响，llama表明，随着更多数据和更长时间的训练，较小的模型可以实现良好的性能。LLM，语言建模目标是通过单词预测对模型参数进行预训练，但缺乏对人类价值观和偏好的考虑，提出人类对齐，使大语言模型行为能够符合人类的期望，但是与初始的预训练和适应微调不同，语言模型的对齐需要考虑不同的标准。
A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
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这篇论文出自于中国人民大学，全面回顾了大型语言模型 (LLM) 的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。
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