tmylla/awesome-llm4cybersecurityサイバーセキュリティにおけるLLMアプリケーションに関する756以上の論文のキュレーションされた体系的な文献レビューで、脅威インテリジェンス、脆弱性検出、ファジング、攻撃/防御、将来の研究方向をカバーしている。
📊 RQ1: ドメインLLM | 🎯 RQ2: 応用 | 🤖 RQ3: 将来の方向性
📆[2026-06-15] 2026/06/15 までの関連論文を更新し、108 件の新しい論文を追加しました。
📆[2026-02-09] 2026/01/31 までの関連論文を更新し、80 件の新しい論文を追加しました（2025.08.31〜2026.01.31）。
📆[2025-11-17] 2025/08/31 までの関連論文を更新し、176 件の新しい論文を追加しました（2025.03.01〜2025.08.31）。
📆[2025-03-03] 2025/02/28 までの関連論文を更新し、33 件の新しい論文を追加しました（2025.01.01〜2025.02.28）。
📆[2025-01-21] 2024/12/31 までの関連論文を更新し、74 件の新しい論文を追加しました（2024.09.01〜2024.12.31）。
📆[2025-01-08] 各論文の発表の場を含めました。
📆[2024-09-21] 2024/08/31 までの関連論文を更新し、75 件の新しい論文を追加しました（2024.06.01〜2024.08.31）。
| RQ | カテゴリ | 論文数 | 割合 | 傾向 |
|---|---|---|---|---|
| RQ1 | 📊 評価ベンチマーク | 67 | 8.9% | 📊 安定 |
| 🔧 ファインチューニング済みLLM | 36 | 4.8% | 📊 安定 | |
| RQ2 | 🛡️ LLM支援防御 | 130 | 17.2% | 📈 成長中 |
| 🐛 脆弱性検出 | 106 | 14.0% | 📈 成長中 | |
| ⚔️ LLM支援攻撃 | 110 | 14.6% | 🔥 ホット | |
| 🔨 プログラム/脆弱性修復 | 72 | 9.5% | 📊 安定 | |
| 📦 その他 | 61 | 8.1% | 📊 安定 | |
| 🎯 脅威インテリジェンス | 53 | 7.0% | 📊 安定 | |
| 🔍 FUZZ | 26 | 3.4% | 📊 安定 | |
756以上の論文を含む完全な文献レビューは、読みやすさのために別ファイルに移動しました。
@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}
}
| ⚠️ 安全でないコード生成 |
| 32 |
| 4.2% |
| 🚫 メンテナンス停止 |
| RQ3 | 🤖 Agent4Cybersecurity | 63 | 8.3% | 🚀 新興 |