本次分享论文：When LLMs Meet Cybersecurity: A Systematic Literature Review
原文作者：Jie Zhang, Haoyu Bu, Hui Wen, Yu Chen, Lun Li, Hongsong Zhu
作者单位：中国科学院信息工程研究所，中国科学院大学网络空间安全学院
原文链接：
https://arxiv.org/pdf/2405.03644v1
开源代码：
https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity
论文简介：随着大语言模型（LLMs）的迅猛发展，它们为多个领域带来了新的机遇，特别是在网络安全领域，该领域正面临着不断变化的威胁和对创新技术的迫切需求。尽管LLMs在网络安全方面的应用已经取得了一定的进展，但目前尚缺乏对该研究领域全面的总结和分析。
本论文通过系统性的文献回顾，对这一空白进行了填补，分析了超过180篇文献，涉及25种LLMs和10多个下游应用场景。本研究深入探讨了三个核心问题：如何构建针对网络安全的LLMs、LLMs在网络安全任务中的应用，以及该领域面临的挑战和未来研究方向。本研究旨在揭示LLMs在加强网络安全实践方面的巨大潜力，并为在网络安全领域应用LLMs提供宝贵的参考资源。
研究背景：数字时代，网络安全问题日益突出，传统安全措施往往难以适应快速变化的网络威胁。随着大数据和人工智能技术的进步，大语言模型的出现为网络安全领域带来了新的解决方案。这些模型通过理解和生成复杂的语言结构，可以提高威胁检测、自动代码审查和漏洞分析等关键安全任务的效率和准确性。因此，探索和优化大语言模型在网络安全中的应用对于提高未来网络环境的防护能力至关重要。
大语言模型如ChatGPT和Llama等，通过利用广泛的数据集和先进的神经网络架构，在理解和生成人类语言方面取得了显著进展，为实现人工智能通用智能（AGI）设定了新的标准。这些模型不仅在与领域专家合作时展现出独特的适应性和有效性，而且在医疗、法律、教育和软件工程等多个领域也起到了积极的推动作用。
在网络安全领域，LLMs的应用为模型的进一步探索和利用提供了基础，并可能带来变革性的影响。随着网络威胁的不断演变，传统的安全措施如基于签名的检测和基于规则的系统难以应对，而LLMs的引入为增强网络安全提供了新的可能性。尽管目前LLMs在网络安全方面的应用还处于初步阶段，但它们在解决特定网络安全挑战方面已显示出潜在的成效，为未来的研究和应用开辟了新的道路。
在讨论大语言模型在网络安全领域的应用之前，本文系统回顾了 2023 年以来的 180 多篇相关学术论文。这些出版物不仅展示了大语言模型在威胁检测、安全代码生成等各种网络安全任务中的应用和漏洞分析，还反映了研究人员如何利用这些模型来应对复杂的安全挑战。通过对这些研究成果的深入分析，文章全面审视了大语言模型在网络安全应用领域的现状、面临的挑战以及未来的发展，为进一步的研究提供了坚实的基础和新的思路。
在构建网络安全大语言模型时，首要任务是选择合适的基础模型，并通过持续的预训练和监督微调（SFT）对其进行定制。此过程涉及使用大量特定领域数据来训练模型，以增强其对网络安全概念的理解和应用能力。通过这种方式，大语言模型可以更准确地识别威胁、生成安全代码、优化漏洞修复策略，从而为网络安全领域提供强有力的技术支持。
大语言模型在网络安全领域具有广泛的潜在应用，包括但不限于威胁情报分析、安全代码生成、程序修复、漏洞检测和异常行为识别。这些应用利用大语言模型先进的语言处理能力，从大规模数据中提取关键信息，从而自动执行复杂的安全任务，显著提高网络防御的自动化和智能化水平。研究大语言模型在这些任务中的功效对于网络安全技术的未来发展至关重要。
RQ3: 应用LLMs于网络安全时存在哪些挑战和未来研究方向？
尽管大语言模型在网络安全领域显示出巨大的应用潜力，但在实际部署中仍然面临一系列挑战，包括数据隐私保护、模型鲁棒性和防御对抗性攻击。未来的研究应侧重于增强LLM的适应性和安全性，探索新的训练方法以增强模型对复杂网络威胁的响应能力，并制定新的评估标准以全面测试LLM在安全关键环境中的性能。
本文进行了系统的文献综述，全面回顾了大语言模型在网络安全领域的应用，并强调了它们在增强网络安全实践方面的巨大潜力。研究表明，尽管使用大语言模型处理网络安全任务存在技术挑战和实际障碍，但这些模型在威胁检测、漏洞分析和安全代码生成方面表现出了卓越能力。文章最后提出了未来的研究方向，旨在进一步开发和优化网络安全领域的大语言模型技术。
