大型语言模型

本文深入探讨了大型语言模型（LLM）在区块链安全领域的应用，提出了一个基于信息确定性和搜索空间性质的四种安全工具分类框架。文章分析了智能合约漏洞挖掘、安全事件根源分析、安全代码清单生成和安全规范代码自动生成等典型案例，强调了不同类型安全产品在结合LLM技术时面临的挑战和机遇。

文章探讨了不受限制的大型语言模型(LLMs)的兴起及其在加密货币领域的滥用。攻击者利用这些模型进行网络钓鱼、恶意代码生成和社会工程攻击。WormGPT、DarkBERT、FraudGPT、GhostGPT和Venice.ai等工具被用于各种恶意活动，包括创建虚假项目、生成钓鱼页面和自动化诈骗活动。文章最后强调了加强检测能力、提高防越狱能力以及建立道德和监管保障措施的重要性。

本文介绍了Meta的Llama 3大型语言模型，强调了其开放性和广泛应用潜力，并讨论了其在网络安全领域的影响。文章还提供了在本地运行Llama 3以及与Python和OpenAI集成的示例。

Zellic获得了DARPA颁发的100万美元，用于开发一种自动化漏洞研究系统（AVRS），该系统利用大型语言模型（LLM）创建能够自主发现和修复安全漏洞的AI系统。文章概述了AVRS的设计原则，包括自主性、准确性、可扩展性和可扩展性，并探讨了如何通过合理的任务优先级策略和LMM的结合来模拟人类研究者的工作过程。