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网络威胁从各个案件增加到全球问题是人们转移网络安全观点的原因。基本的防御工艺最初理解和有效，无法与现代攻击的复杂性和速度相匹配。考虑到LLM是AI的最新成员，本文旨在讨论其在整合威胁检测和响应自动化系统中的应用。因此，具有较高自然语言处理功能的LLM具有有关网络安全的革命性观点。由于LLM代理可以查看大量的安全数据，区分模式并创建上下文适当的响应，因此它们可以弥合新兴威胁和稳定的安全系统之间的差距。本文研究了LLM代理使用的工具，例如自然语言处理来分析日志，上下文异常检测，网络流量中的模式识别以及对用户行为的分析。此外，它还描述了LLM代理如何在威胁识别，警报优先级，上下文驱动的响应生成，安全政策执行和威胁处理的背景下支持自动威胁处理。还考虑了LLM代理到包括SIEM系统和AI-OPS平台在内的已知系统中的集成，从而可以进一步结论创建积极主动的网络安全系统的机会。然而，仍存在开放的困境，例如对抗性攻击和解释性，网络安全方面的LLM代理的未来仍然很明亮，并且在多模式威胁分析和基于量子安全LLM的密码学中还有更多可能性。
在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖
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