要約：
- 最近のサイバー脅威は、人工生成知能を活用しており、LLMsをサイバーセキュリティに統合することが待たれている。
- LLMsは、脆弱性検出、コード生成、プログラム修復、脅威インテリジェンス、異常検出、および支援攻撃など、サイバーセキュリティのさまざまな側面に巨大な影響を持つと期待されている。
- LLMsは、コードベースとテキストベースの両方の領域でサイバーセキュリティを強化し、特にテキストベースのLLMsはフィッシング詐欺の特定と緩和に大きな潜在能力を持っている。
- LLMsの導入は、専門家による継続的な監視と評価が必要であり、サイバーセキュリティにおけるLLMsの効果的な活用を妨げる可能性のあるクローズドソースモデルの制約に注意する必要がある。
- 現在のAI規制は、LLMsのサイバーセキュリティへの特定の適用に必要な微妙な監督を十分に包括していない。
考察：
LLMsの導入には、専門家による継続的な監視と評価が不可欠であり、クローズドソースモデルの制約にも留意する必要があります。また、AIの規制は、LLMsの特定の適用に必要な監督をまだ完全にはカバーしていないため、今後の発展が期待されます。LLMsの統合は待つことができない緊急の必要性があるため、サイバーセキュリティへのLLMsの開発と統合に対する国家の介入は喫緊の課題です。