
사이버 보안 분야의 LLM 응용에 관한 756+ 편의 논문을 다루는 선별된 체계적 문헌 검토로, 위협 인텔리전스, 취약점 탐지, 퍼징, 공격/방어 및 향후 연구 방향을 포함합니다.
📊 RQ1: 도메인 LLM | 🎯 RQ2: 응용 분야 | 🤖 RQ3: 향후 방향
📆[2026-06-15] 관련 논문을 2026/06/15까지 업데이트했으며, 새로운 논문 108편이 추가되었습니다.
📆[2026-02-09] 관련 논문을 2026/01/31까지 업데이트했으며, 새로운 논문 80편이 추가되었습니다 (2025.08.31-2026.01.31).
📆[2025-11-17] 관련 논문을 2025/08/31까지 업데이트했으며, 새로운 논문 176편이 추가되었습니다 (2025.03.01-2025.08.31).
📆[2025-03-03] 관련 논문을 2025/02/28까지 업데이트했으며, 새로운 논문 33편이 추가되었습니다 (2025.01.01-2025.02.28).
📆[2025-01-21] 관련 논문을 2024/12/31까지 업데이트했으며, 새로운 논문 74편이 추가되었습니다 (2024.09.01-2024.12.31).
📆[2025-01-08] 각 논문의 게재처 정보를 포함했습니다.
📆[2024-09-21] 관련 논문을 2024/08/31까지 업데이트했으며, 새로운 논문 75편이 추가되었습니다 (2024.06.01-2024.08.31).
756+ 편의 논문을 포함한 전체 문헌 검토는 가독성을 높이기 위해 별도 파일로 이동되었습니다.
@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 | 범주 | 논문 수 | 비율 | 추세 |
|---|
| RQ1 | 📊 평가 벤치마크 | 67 | 8.9% | 📊 안정적 |
| 🔧 파인튜닝된 LLM | 36 | 4.8% | 📊 안정적 | |
| RQ2 | 🛡️ LLM 기반 방어 | 130 | 17.2% | 📈 성장 중 |
| 🐛 취약점 탐지 | 106 | 14.0% | 📈 성장 중 | |
| ⚔️ LLM 기반 공격 | 110 | 14.6% | 🔥 인기 | |
| 🔨 프로그램/취약점 수리 | 72 | 9.5% | 📊 안정적 | |
| 📦 기타 | 61 | 8.1% | 📊 안정적 | |
| 🎯 위협 인텔리전스 | 53 | 7.0% | 📊 안정적 | |
| 🔍 FUZZ | 26 | 3.4% | 📊 안정적 | |
| ⚠️ 안전하지 않은 코드 생성 | 32 | 4.2% | 🚫 관리 중단 | |
| RQ3 | 🤖 Agent4Cybersecurity | 63 | 8.3% | 🚀 부상 중 |