大規模言語モデルを用いたICSサイバーセキュリティ情報の効率的なキュレーション｜名古屋工業大学の研究

組織のセキュリティ対策に役立つ情報を効率的に抽出するため、大規模言語モデルを用いて公開情報から攻撃に悪用される可能性のあるプロトコルやポートを特定できるかを調査した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年1月1日　Journal of Information Processing
東海・関東の大学の著者	Wataru Matsuda（名古屋工業大学）、Kenji Watanabe（名古屋工業大学）
著者（全員）	Wataru Matsuda、Mariko Fujimoto、Takuho Mitsunaga、Kenji Watanabe
原文	https://doi.org/10.2197/ipsjjip.33.139

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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