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深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
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