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AI 在網路安全領域的前沿研究：三篇關鍵論文解析

本文旨在總結近期在 AI 於網路安全領域應用的三篇重要論文。儘管最初希望搜尋五篇，但相關且最新的研究目前集中在以下三項。這些論文分別從 AI 能力評估、應用回顧，以及自動化攻擊系統等多個角度，揭示了 AI 如何正在深刻改變網路安全的攻防格局。

1. OCCULT: 評估大型語言模型的攻擊性網路作戰能力

• 作者： The MITRE Corporation
• 簡潔摘要： 這篇由知名的 MITRE Corporation 提出的論文，介紹了一個名為 OCCULT 的全新評估框架，專門用來衡量大型語言模型在執行「攻擊性網路作戰」（Offensive Cyber Operations）方面的能力。研究指出，一個名為 DeepSeek-R1 的模型在相關知識測試中表現極為出色，答對率超過九成，這無疑敲響了警鐘，也凸顯了評估與防禦 AI 驅動的網路威脅的迫切性。
• 論文連結： https://arxiv.org/abs/2502.15797

2. 生成式 AI 在網路安全中的應用方法回顧

• 作者： 未完全列出
• 簡潔摘要： 這篇論文對生成式 AI 在網路安全領域的應用進行了一次全面的盤點。它探討了 AI 技術如何成為一把雙面刃：一方面，它可以像 Gemini 和 ChatGPT-4 一樣，被用於強化防禦、進行漏洞評估和識別威脅；另一方面，它也同樣可以被用於設計更複雜的攻擊。這篇文章很好地說明了，在網路世界裡，最強的盾可能也來自鍛造最強的矛的同一個鐵匠。
• 論文連結： https://arxiv.org/abs/2403.08701v1

3. AutoAttacker: 一個由大型語言模型引導的自動化網路攻擊系統

• 作者： Jiacen Xu, et al.
• 簡潔摘要： 此研究提出了一個名為 AutoAttacker 的自動化系統，該系統利用大型語言模型（LLM）的強大推理與規劃能力，在模擬環境中自動執行過去需要資深駭客「手動操作」的網路攻擊。這項工作展示了將 LLM 從單純的知識問答工具，轉變為能夠自主執行複雜任務的「行動者」的巨大潛力，無論是對紅隊演練還是對未來的安全防護，都具有深遠的啟示。
• 論文連結： https://arxiv.org/abs/2403.01038v1

總結

這三篇論文共同描繪了一幅 AI 正在深度重塑網路安全攻防格局的畫卷。從評估 AI 的攻擊潛力（OCCULT），到全面審視其攻防雙重應用，再到實現攻擊流程的自動化（AutoAttacker），我們可以看到一個清晰的發展脈絡。顯然，未來的網路安全競賽，將不僅是人與人之間的對抗，更是 AI 與 AI 之間的較量。

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