
Kuratierte systematische Literaturübersicht von 756+ Fachpublikationen zu LLM-Anwendungen in der Cybersicherheit, die Threat Intelligence, Schwachstellenerkennung, Fuzzing, Angriff/Verteidigung und zukünftige Forschungsrichtungen abdeckt.
📊 RQ1: Domain-LLMs | 🎯 RQ2: Anwendungen | 🤖 RQ3: Zukünftige Richtungen
📆[2026-06-15] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2026/06/15 aktualisiert und 108 neue Paper hinzugefügt.
📆[2026-02-09] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2026/01/31 aktualisiert und 80 neue Paper hinzugefügt (2025.08.31-2026.01.31).
📆[2025-11-17] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2025/08/31 aktualisiert und 176 neue Paper hinzugefügt (2025.03.01-2025.08.31).
📆[2025-03-03] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2025/02/28 aktualisiert und 33 neue Paper hinzugefügt (2025.01.01-2025.02.28).
📆[2025-01-21] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2024/12/31 aktualisiert und 74 neue Paper hinzugefügt (2024.09.01-2024.12.31).
📆[2025-01-08] Wir haben die Publikationsorte für jedes Paper ergänzt.
📆[2024-09-21] Wir haben die zugehörigen Paper bis 2024/08/31 aktualisiert und 75 neue Paper hinzugefügt (2024.06.01-2024.08.31).
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RQ1: Konstruktion von Domain-LLMs
RQ2: LLM-Anwendungen in der Cybersicherheit
RQ3: Zukünftige Forschungsrichtungen
@article{zhang2025llms,
title={When llms meet cybersecurity: A systematic literature review},
author={Zhang, Jie and Bu, Haoyu and Wen, Hui and Liu, Yongji and Fei, Haiqiang and Xi, Rongrong and Li, Lun and Yang, Yun and Zhu, Hongsong and Meng, Dan},
journal={Cybersecurity},
volume={8},
number={1},
pages={1--41},
year={2025},
publisher={SpringerOpen}
}
| RQ | Kategorie | Papers | Prozent | Trend |
|---|
| RQ1 | 📊 Evaluations-Benchmarks | 67 | 8.9% | 📊 Stabil |
| 🔧 Feinabgestimmte LLMs | 36 | 4.8% | 📊 Stabil | |
| RQ2 | 🛡️ LLM-gestützte Verteidigung | 130 | 17.2% | 📈 Wachsend |
| 🐛 Schwachstellenerkennung | 106 | 14.0% | 📈 Wachsend | |
| ⚔️ LLM-gestützter Angriff | 110 | 14.6% | 🔥 Heiß | |
| 🔨 Programm-/Schwachstellenreparatur | 72 | 9.5% | 📊 Stabil | |
| 📦 Sonstiges | 61 | 8.1% | 📊 Stabil | |
| 🎯 Threat Intelligence | 53 | 7.0% | 📊 Stabil | |
| 🔍 FUZZ | 26 | 3.4% | 📊 Stabil | |
| ⚠️ Unsichere Codegenerierung | 32 | 4.2% | 🚫 Nicht gepflegt | |
| RQ3 | 🤖 Agent4Cybersecurity | 63 | 8.3% | 🚀 Aufstrebend |