Аннотация. В этом документе представлен всесторонний обзор будущего кибербезопасности с помощью больших языковых моделей (LLM). Мы представляем обзор эволюции LLM и ее текущего состояния, уделяя особое внимание достижениям в таких моделях, как GPT-4, GPT-3.5, BERT, Falcon2 и LLaMA. Наш анализ распространяется на уязвимости LLM, такие как быстрое внедрение, небезопасная обработка выходных данных, отравление данных, DDoS-атаки и состязательные инструкции. Мы подробно рассмотрим стратегии смягчения последствий для защиты этих моделей, предоставив всесторонний обзор потенциальных сценариев атак и методов их предотвращения. Эти аналитические данные направлены на улучшение защиты от кибербезопасности в режиме реального времени и повышение сложности приложений LLM для обнаружения угроз и реагирования на них. В нашем документе представлено основополагающее понимание и стратегическое направление интеграции LLM в будущие системы кибербезопасности для защиты от развивающихся киберугроз.

Ключевые слова: LLM, кибербезопасность, большие языковые модели, языковое моделирование, машинное обучение, NLP, обработка естественного языка.