Large Language Models in Cybersecurity: Applications, Vulnerabilities, and Defense Techniques

📄 arXiv: 2507.13629v1 📥 PDF

作者: Niveen O. Jaffal, Mohammed Alkhanafseh, David Mohaisen

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-18

备注: 21 pages

💡 一句话要点

综述性研究：探讨大型语言模型在网络安全中的应用、漏洞与防御技术

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 网络安全 威胁检测 漏洞评估 事件响应 安全漏洞 防御技术

📋 核心要点

  1. 传统网络安全方法在应对复杂、新型威胁时面临挑战，例如在物联网、区块链和硬件安全等新兴领域。
  2. 该研究旨在全面分析LLM在网络安全领域的应用，并深入探讨LLM自身存在的安全漏洞及相应的防御措施。
  3. 通过对现有文献的综合分析，该研究为利用LLM构建更强大、更具适应性的网络安全系统提供了战略指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)正在通过实现智能化、自适应和自动化的方法来改变网络安全，从而进行威胁检测、漏洞评估和事件响应。凭借其先进的语言理解和上下文推理能力，LLM在应对物联网、区块链和硬件安全等领域的挑战方面超越了传统方法。本综述全面概述了LLM在网络安全中的应用，重点关注两个核心领域：(1) LLM与关键网络安全领域的集成，以及(2) LLM自身的漏洞以及缓解策略。通过综合近期进展并识别关键局限性，这项工作为利用LLM构建安全、可扩展和面向未来的网络防御系统提供了实用的见解和战略建议。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全领域面临着日益复杂的威胁，传统的安全方法在处理新型攻击、大规模数据分析和快速响应方面存在局限性。尤其是在物联网、区块链和硬件安全等新兴领域，传统的安全模型难以有效应对新的安全挑战。此外，大型语言模型本身也可能存在安全漏洞，例如提示注入攻击等，这些漏洞可能被攻击者利用。

核心思路：该论文的核心思路是系统性地研究大型语言模型在网络安全领域的应用潜力，并深入分析LLM自身存在的安全风险。通过对现有研究的梳理和总结，为利用LLM提升网络安全能力提供指导，并为防御LLM相关的安全威胁提供策略。

技术框架：该论文采用综述研究的方法，首先概述了LLM在网络安全领域的各种应用，包括威胁检测、漏洞评估、事件响应等。然后，深入探讨了LLM自身存在的安全漏洞，例如对抗性攻击、数据泄露等。最后，提出了针对这些漏洞的防御策略，例如对抗训练、输入验证等。整体框架围绕LLM在网络安全中的应用、漏洞和防御三个方面展开。

关键创新：该论文的关键创新在于对LLM在网络安全领域的应用进行了全面的梳理和总结，并首次系统性地分析了LLM自身存在的安全风险。以往的研究主要集中在LLM的通用能力上，而该论文则专注于LLM在网络安全领域的特定应用和安全问题，具有很强的针对性。

关键设计：该论文没有提出新的算法或模型，而是对现有研究进行了整理和分析。关键在于对不同应用场景和安全威胁的分类和总结，以及对防御策略的评估和比较。论文详细描述了各种攻击方法和防御技术的原理和实现方式，并分析了它们的优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述性研究全面梳理了LLM在网络安全领域的应用，并深入分析了LLM自身存在的安全漏洞。它总结了针对这些漏洞的防御策略，并对各种防御技术的优缺点进行了评估。该研究为利用LLM提升网络安全能力提供了重要的参考依据，并为防御LLM相关的安全威胁提供了战略指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全行业的多个领域，包括安全产品开发、安全服务提供和安全策略制定。企业和组织可以利用LLM来提升威胁检测、漏洞评估和事件响应能力，从而构建更强大的网络安全防御体系。此外，该研究还可以为LLM的开发者提供安全指导，帮助他们设计更安全的LLM系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are transforming cybersecurity by enabling intelligent, adaptive, and automated approaches to threat detection, vulnerability assessment, and incident response. With their advanced language understanding and contextual reasoning, LLMs surpass traditional methods in tackling challenges across domains such as IoT, blockchain, and hardware security. This survey provides a comprehensive overview of LLM applications in cybersecurity, focusing on two core areas: (1) the integration of LLMs into key cybersecurity domains, and (2) the vulnerabilities of LLMs themselves, along with mitigation strategies. By synthesizing recent advancements and identifying key limitations, this work offers practical insights and strategic recommendations for leveraging LLMs to build secure, scalable, and future-ready cyber defense systems.