کاربرد مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری عمیق در امنیت سایبری و تحلیل تهدیدات: فرصت ها، چالش ها و راهکارها

با افزایش پیچیدگی حملات سایبری و رشد چشمگیر حجم داده های امنیتی، استفاده از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی به یکی از مهم ترین رویکردهای دفاع سایبری تبدیل شده است. در این میان، مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models) و الگوریتم های یادگیری عمیق با قابلیت تحلیل حجم عظیمی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته، توانسته اند نقش موثری در شناسایی تهدیدات، تحلیل بدافزارها، کشف آسیب پذیری ها و پاسخ گویی به رخدادهای امنیتی ایفا کنند. هدف این پژوهش بررسی کاربردهای مدل های زبانی بزرگ و روش های یادگیری عمیق در حوزه امنیت سایبری، تحلیل مزایا و محدودیت های آن ها و ارائه راهکارهایی برای افزایش کارایی این فناوری ها است. در این مطالعه با استفاده از روش مرور نظام مند منابع علمی جدید، پژوهش های منتشرشده در سال های اخیر مورد بررسی قرار گرفته اند. نتایج نشان می دهد که ترکیب مدل های زبانی بزرگ با شبکه های عصبی عمیق، سامانه های تشخیص نفوذ، تحلیل رفتار کاربران و سامانه های اطلاعات تهدید، دقت شناسایی حملات را افزایش داده و زمان واکنش به رخدادهای امنیتی را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد. با این وجود، چالش هایی نظیر تولید اطلاعات نادرست، حملات تزریق فرمان، هزینه بالای آموزش مدل ها، نگرانی های مربوط به حفظ حریم خصوصی و نیاز به داده های باکیفیت همچنان از مهم ترین موانع استفاده گسترده از این فناوری محسوب می شوند. در پایان، راهکارهایی از جمله استفاده از معماری های ترکیبی، تنظیم دقیق مدل ها، بهره گیری از یادگیری تقویتی، مکانیزم های اعتبارسنجی خروجی و تلفیق مدل های زبانی با سامانه های اطلاعات تهدید برای افزایش امنیت و قابلیت اعتماد پیشنهاد شده است.

کلیدواژه ها:

مدل های زبانی بزرگ ، یادگیری عمیق ، امنیت سایبری ، تحلیل تهدیدات ، هوش مصنوعی