LLM GenAI in Cybersecurity: A Survey of Dual-Use Risks (K. Ahi S. Valizadeh, IEEE SVCC 2025)核心问题与动机这篇论文核心聚焦于LLM大型语言模型与生成式 AIGenAI在网路安全领域的「双重用途Dual-Use」本质同一技术既能大幅提升防禦能力也能被恶意利用来发动更先进的攻击形成严峻的安全与治理挑战。主要动机包括LLM如 ChatGPT、Claude、Gemini、LLaMA、Copilot与 GenAI如 Stable Diffusion已迅速渗透软体开发、威胁侦测与内容生成带来前所未有的规模化影响。例如AI 生成恶意软体预计在 2025 年将占侦测到威胁的 50%远高于 2021 年的 2%。现有文献多聚焦单一面向攻击或防禦缺乏系统性整合。论文旨在填补此空白透过分析超过 70 篇学术论文、产业报告与真实案例如 Google Play Protect、Microsoft Defender、AWS、Apple App Store、GitHub、Hugging Face 等平台提供全面视角。强调治理需求包括可解释性XAI、隐私保护、联邦学习Federated Learning与跨产业合作以应对边界模糊的 AI 驱动网路威胁。动机根植于快速演进的 AI 生态呼吁建立负责任部署框架避免创新带来意外风险。论文结构清晰引言、背景文献回顾、LLM 在安全中的适用性分析、未来研究方向与结论适合研究者、工程师与安全领导者参考。结果/成果论文的主要成果是系统性调查与合成洞见而非原创实验双重用途映射详细分类 LLM/GenAI 在防禦端的应用如即时威胁侦测、钓鱼防禦、安全程式码生成、零日漏洞侦测、DevSecOps 自动化与攻击端的应用如生成混淆恶意软体、漏洞利用、合成内容攻击如 Deepfakes。案例合成整合产业平台实例与新兴框架如 SAFE Framework、AI 驱动异常侦测展示 LLM 如何提升平台完整性同时暴露新威胁向量。量化与趋势洞见引用 LLM 生成恶意软体成长数据强调从辅助工具转变为主要威胁载体的转型。推荐框架提出实务建议包括模型水印Watermarking、对抗防禦Adversarial Defense、可解释 AI 方法SHAP、LIME 等、隐私优先设计与联邦学习部署为安全 LLM 系统提供可操作路线图。整体而言这是首篇系统整合攻守视角的调查分析超过 70 项参考资料为 AI 网路安全领域树立基准。分析与洞见多角度分析技术层面LLM 的 Transformer 架构与大规模训练使其擅长程式码生成与模式辨识但也易受对抗攻击、资料萃取与提示注入影响。防禦端可透过细调模型如 VulBERTa超越传统静态分析器攻击端则能大规模产生多样化恶意软体降低侦测门槛。产业与治理层面平台如 Microsoft Security Copilot 与 GitHub Copilot 显示人类-AI 协作能提升效率与安全性但需整合 CI/CD 管道中的即时审核。治理挑战包括 EU AI Act、NIST AI RMF 与亚洲各国法规的差异呼吁全球互操作性。隐私与可解释性联邦学习可减少资料集中风险XAI 提升信任与合规性但计算开销与黑箱问题仍是瓶颈。边缘案例与细微差别论文讨论合成内容分析、Deepfakes 在隐私洩露中的作用以及平台商店如 OpenAI Plugin Stores的完整性挑战。攻击者可能利用 LLM 进行社会工程或零日探索而防禦者需平衡效能与透明度。核心洞见Dual-Use 不是二元对立而是动态光谱需「攻守平衡」策略。未来威胁规模化AI 生成内容将模糊真伪界线增加侦测难度。机会大于风险的前提是负责任创新水印、红队测试与跨域合作能将 LLM 转化为防禦优势。含意对开发者而言需将安全融入 LLM 生命週期对政策制定者需加速治理框架对研究者未来方向包括更强大的对抗训练与可扩展 XAI。结论论文总结 LLM/GenAI 为网路安全带来革命性变革但其双重用途要求迫切行动。作者提出治理路线图强调可解释性、隐私设计、联邦学习与产业合作作为安全、可扩展 LLM 系统的参考框架。这不仅是学术贡献更是实务指引帮助利益相关者在 AI 驱动威胁环境中航行。 文章连结IEEE Xplore 官方页面https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11133642/(DOI: 10.1109/SVCC65277.2025.11133642)作者研究机构页面含详细摘要https://www.virelya.org/llm-cybersecurity-privacy-survey-ieeeResearchGatehttps://www.researchgate.net/publication/395070022