Когда LLM встречаются с кибербезопасностью: Систематический обзор литературы

🔍 Изучите более 756 статей по 11 исследовательским категориям

📊 RQ1: Доменные LLM | 🎯 RQ2: Приложения | 🤖 RQ3: Будущие направления

Обновления

📆[2026-06-15] Мы обновили список связанных статей до 2026/06/15, добавив 108 новых статей.

📆[2026-02-09] Мы обновили список связанных статей до 2026/01/31, добавив 80 новых статей (2025.08.31-2026.01.31).

📆[2025-11-17] Мы обновили список связанных статей до 2025/08/31, добавив 176 новых статей (2025.03.01-2025.08.31).

📆[2025-03-03] Мы обновили список связанных статей до 2025/02/28, добавив 33 новые статьи (2025.01.01-2025.02.28).

📆[2025-01-21] Мы обновили список связанных статей до 2024/12/31, добавив 74 новые статьи (2024.09.01-2024.12.31).

📆[2025-01-08] Мы включили места публикаций для каждой статьи.

📆[2024-09-21] Мы обновили список связанных статей до 2024/08/31, добавив 75 новых статей (2024.06.01-2024.08.31).

Краткое введение

📊 Распределение статей по исследовательским вопросам

📜 Литература

👉 Посмотреть полный обзор литературы →

Полный обзор литературы с более чем 756 статьями перенесен в отдельный файл для лучшей читаемости.

Быстрые ссылки по исследовательским вопросам:

RQ1: Создание доменных LLM
- Бенчмарки оценки кибербезопасности (67 статей)
- Тонко настроенные доменные LLM (36 статей)
RQ2: Применение LLM в кибербезопасности
- Разведка угроз (53 статьи)
- Фаззинг (26 статей)
- Обнаружение уязвимостей (106 статей)
- Исправление программ/уязвимостей (72 статьи)
- Небезопасная генерация кода (32 статьи)
- Защита с помощью LLM (130 статей)
- Атаки с помощью LLM (110 статей)
- Прочее (61 статья)
RQ3: Будущие направления исследований
- Agent4Cybersecurity (63 статьи)

BibTeX

@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}
}

RQ1	📊 Бенчмарки оценки	67	8.9%	📊 Стабильно
	🔧 Тонко настроенные LLM	36	4.8%	📊 Стабильно
RQ2	🛡️ Защита с помощью LLM	130	17.2%	📈 Растет
	🐛 Обнаружение уязвимостей	106	14.0%	📈 Растет
	⚔️ Атаки с помощью LLM	110	14.6%	🔥 Горячо
	🔨 Исправление программ/уязвимостей	72	9.5%	📊 Стабильно
	📦 Прочее	61	8.1%	📊 Стабильно
	🎯 Разведка угроз	53	7.0%	📊 Стабильно
	🔍 Фаззинг	26	3.4%	📊 Стабильно
	⚠️ Небезопасная генерация кода	32	4.2%	🚫 Не поддерживается
RQ3	🤖 Agent4Cybersecurity	63	8.3%	🚀 Появляется

Популярное

Awesome-LLM4Cybersecurity