एक व्यापक सर्वेक्षण साइबर सुरक्षा पर बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) और जनरेटिव AI के द्वि-उपयोग प्रभाव का विश्लेषण करता है, जिसमें स्वचालित रक्षा तंत्र और जटिल आक्रमण वेक्टर दोनों शामिल हैं। लेखकों ने Google Play Protect, Microsoft Defender और AWS जैसे प्लेटफ़ॉर्मों से अंतर्दृष्टि को संश्लेषित करने के लिए 70 से अधिक शैक्षणिक पेपर और उद्योग रिपोर्ट की समीक्षा की है।
- अनुमान है कि एलएलएम द्वारा उत्पन्न मैलवेयर 2025 तक पता लगाई गई सभी खतरों का 50% हिस्सा होगा, जो 2021 में 2% से एक महत्वपूर्ण वृद्धि है।
- सर्वेक्षण शून्य-दिन डिटेक्शन, DevSecOps एकीकरण, फेडरेटेड लर्निंग और सिंथेटिक सामग्री विश्लेषण सहित लाभदायक अनुप्रयोगों का परीक्षण करता है।
- चर्चित रक्षात्मक रणनीतियों में व्याख्या योग्य AI (XAI), मॉडल वॉटरमार्किंग, adversarial डिफेंस और SAFE फ्रेमवर्क शामिल हैं।
- व्यावहारिक सिफारिशें विश्वसनीय AI प्रणालियों के लिए जिम्मेदार तैनाती, पारदर्शिता और अंतर-उद्योग सहयोग पर जोर देती हैं।
यह कार्य सुरक्षित और स्केलेबल LLM प्रणालियों के लिए एक रोडमैप प्रदान करने का लक्ष्य रखता है और AI-संचालित खतरों से निपटने वाले शोधकर्ताओं और सुरक्षा नेताओं के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ के रूप में कार्य करता है।