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サイバー犯罪フォーラムには膨大な情報と重要な議論が含まれており、大規模言語モデル(LLM)を使用してこれらの情報を分析することで、新たなサイバー脅威に関する洞察を得ることができる。

大規模言語モデルを活用することで、サイバー攻撃パターンと手法の関係を自動的に特定し、サイバーセキュリティ知識グラフを補完することができる。

電力グリッドの安全性を維持するために、深層強化学習を用いて既存の保護スキームを適切に活性化する防御エージェントを開発する。

サイバーフィジカルシステムの回復力を高めるため、切り替え機構、再初期化、異常検知を組み合わせた防御戦略を提案する。

サイバー攻撃と物理プロセスの故障がサイバー物理システムの動特性に及ぼす影響を分析し、それらを統合的に検知・制御するための新しいシステム構成を提案する。

サイバーセキュリティ専門家の44%が深刻な仕事ストレスと燃え尽きに悩まされており、組織文化と期待の高さがその主な要因となっている。

規則ベースのAI(R-BAI)アルゴリズムと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせることで、デジタルフォレンジック調査とインシデント対応プロセスにおけるタイムラインアナリシスを強化し自動化することができる。

サイバー物理システムのサイバーリスク評価手法の有効性を高めるには、リアルタイムでのサイバーセキュリティインシデントからの学習が重要である。

大規模言語モデルはサイバーセキュリティ分野での応用可能性を示しているが、信頼性の問題も抱えている。本研究では、現実的なサイバーセキュリティシナリオに基づいた包括的なベンチマークを提案し、7つの最先端モデルの性能を評価する。

サイバー詐欺は攻撃者を欺き、その行動を検知・分析することで、効果的な防御を可能にする革新的な戦略である。

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