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LLM遇到网络安全时：Asystematic文学评论
大型语言模型（LLM）的快速发展已在包括网络安全在内的各个领域开设了新的途径，该途径面临着不断发展的威胁格局和对创新技术的需求。尽管对LLM在网络安全中的应用中进行了初步探索，但该研究领域缺乏全面的概述。本文通过提供系统的文献综述来解决这一差距，涵盖了300多件作品的分析，涵盖了25个LLM和10个以上的下游场景。我们的全面概述解决了三个关键的研究问题：以网络安全为导向的LLM的构建，LLM在各种网络安全任务中的应用，该领域的挑战和进一步研究。这项研究旨在阐明LLM在增强网络安全实践方面的广泛潜力，并作为在该领域应用LLM的宝贵资源。，我们还在https://github.com/tmylla/awsome-llm4cybersecurity上维护并定期更新有关LLMS网络安全的实用指南列表。
2024报告 - 联盟网络安全状况 - Enisa
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人工智能驱动的威胁情报，实现实时网络安全
人工智能驱动的威胁情报正在通过增强实时威胁检测、分析和响应能力来改变网络安全。本文回顾了支持威胁情报的最先进的人工智能框架、机器学习模型和工具，对该领域的当前研究进行了调查，并确定了实时网络安全的挑战和未来方向。监督学习、无监督学习、强化学习和自然语言处理 (NLP) 等技术有助于提高威胁检测的稳健性，而不断发展的框架和道德规范则指导着人工智能在安全运营中的实施。通过应对日益复杂的网络威胁，人工智能驱动的方法旨在创建一种主动、动态的网络安全态势，以跟上不断发展的网络对手。
人工智能和通用人工智能将改变大多数组织的网络安全
关于凯捷 凯捷是全球商业和技术转型合作伙伴，帮助企业加速向数字化和可持续世界的双重转型，同时为企业和社会创造切实影响。凯捷是一个负责任且多元化的集团，在 50 多个国家/地区拥有 340,000 名团队成员。 凯捷拥有超过 55 年的悠久历史，深受客户信赖，能够释放技术价值，满足他们所有的业务需求。 凯捷利用从战略、设计到工程的优势提供端到端的服务和解决方案，所有这些都得益于其在人工智能、云和数据方面的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。 该集团公布的 2023 年全球营收为 225 亿欧元。 实现您想要的未来 | www.capgemini.com 关于凯捷研究院 凯捷研究院是凯捷内部关于所有数字事务的智库。该研究所发布有关数字技术对大型传统企业影响的研究。该团队利用凯捷全球专家网络，与学术和技术合作伙伴密切合作。该研究所在印度、新加坡、英国和美国设有专门的研究中心。最近，独立分析师将其研究质量评为全球第一。请访问我们的网站 https://www.capgemini.com/researchinstitute/
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
人工智能在增强网络安全方面的作用
随着网络威胁的规模和复杂程度不断增长，传统的网络安全解决方案已越来越不足以缓解不断演变的风险。人工智能 (AI) 已成为增强网络安全的有力工具，它通过改进威胁检测、自动化响应机制和预防攻击发生来增强网络安全。本评论探讨了人工智能与网络安全的交集，重点关注威胁检测、自动响应系统和预防措施中的人工智能驱动技术。此外，本文讨论了在网络安全中部署人工智能的挑战，包括对抗性攻击和道德考虑，并提供了未来的研究方向。
利用生成人工智能（AI）进行网络安全：分析扩散模型在检测和减轻网络威胁
由于当今数字连接世界中的网络危险数量增加，必须制定更先进和灵活的安全措施。在本研究中研究了使用生成人工智能（AI），尤其是扩散模型来查找和停止网络威胁。一种称为扩散模型的新型生成模型在许多领域都显示出巨大的希望，包括创建图片和自然语言处理。这项研究的目的是查看它们在网络安全方面的使用，尤其是在寻找奇怪的模式，预测未来威胁并在发生时停止攻击。这项研究利用五个科学数据库和系统的搜索策略来识别有关PubMed，Google Scholar，Scopus，IEEE和Science与该主题有关的研究文章。此研究还利用了书籍，论文，硕士论文和会议诉讼。本研究涵盖了所有出版的出版物，直到2024年。通过对扩散模型的结构以及如何应用于网络安全问题的详尽研究，我们研究了这些模型如何改善当前的发现威胁系统。此外，我们讨论了它们通过创建假数据添加到数据集中的能力，这使得异常检测在网络攻击案例中更准确，而这些案例的代表性不佳。由于其稳定性和预测能力，扩散模型被视为寻找复杂威胁的有用工具，例如高级持久威胁（APTS）和零日攻击。本文提出了未来研究的途径，并讨论了扩散模型如何改变网络安全的方式。仍然存在一些问题，例如需要大量计算能力，难以理解的模型以及在线威胁总是在变化的事实。
AI对网络安全和安全合规性的影响
人工智能（AI）正在改变网络安全领域并重塑安全合规性实践。随着网络威胁变得越来越复杂，AI提供了强大的工具来实时识别，缓解和防止攻击。AI驱动的系统在处理大量数据，检测异常以及识别传统安全系统可能会错过的模式方面表现出色。机器学习和深度学习算法增强了预测潜在威胁，减少响应时间并提高威胁检测准确性的能力。这些功能使AI成为解决复杂威胁的宝贵资产，例如零日漏洞，高级持久威胁（APTS）和勒索软件攻击。在安全合规性领域中，AI通过自动执行常规任务（例如监视，审计和报告）来扮演关键角色。这减轻了组织手动执行监管标准的负担，从而更有效地遵守了GDPR，HIPAA和PCI-DSS等框架。AI可以连续评估系统，以确保它们满足合规性要求，增强检测和应对违规行为的能力。此外，AI通过帮助组织制定强大的安全政策，跟踪合规指标和简化事件响应来为治理做出贡献。但是，AI在网络安全中的集成也提出了挑战，包括对抗性AI，数据隐私问题和AI决策过程中的透明度。此外，AI驱动的攻击是一种新兴的威胁，需要进一步研究和监管。尽管存在这些挑战，但AI在网络安全和合规性方面的未来看起来很有希望，并且随着预测分析，量子计算和自主安全系统的进步，有望进一步彻底改变该领域。随着AI技术的发展，它们将继续在强化网络安全防御和确保各行业的监管合规性方面发挥关键作用。
人工智能与网络安全：风险社会视角
公众与技术互动的方式正在改变社会生活并塑造对人工智能风险的看法。许多研究都探讨了人工智能的话题以及不同国家公众对人工智能的看法。Budeanu 等人 (2023) 使用欧洲晴雨表数据分析了公众对未来 20 年人工智能对人们生活的影响的看法以及这项技术在创造新工作方面的影响。根据这一分析，公众对人工智能未来对社会影响的看法取决于文化特征和现有的国家结构。此外，社会人口统计类别仅在很小程度上塑造了人们对人工智能社会影响的看法。年龄和性别对公众对人工智能的看法没有显著影响。另一方面，教育和社会阶层与公众对人工智能的评价有显著相关性，表明社会分层在人工智能颠覆背景下的相关性。受教育程度较高的人对人工智能的社会影响更为乐观。同样，属于较高社会阶层的个人更有可能对人工智能的社会影响有积极的看法。在一项针对德国公众的相关研究中，Brauner 等人（2023）指出，受访者认为人工智能面临的最大风险是网络安全问题。不过，作者也指出，许多人仍将人工智能视为黑匣子，这导致对相关风险的认知出现扭曲。