LLM과 사이버 보안: 체계적 문헌 연구

대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 사이버 보안 분야에 새로운 가능성을 열었지만, 이 분야에서의 LLM 적용에 대한 포괄적인 개요는 부족했습니다. 사이버 보안은 진화하는 위협 환경에 직면해 있으며 혁신적인 기술에 대한 수요가 높습니다. 본 연구는 이러한 간극을 해소하기 위해 300개 이상의 연구, 25개 LLM, 10개 이상의 다운스트림 시나리오를 분석하는 체계적인 문헌 연구를 수행했습니다. 이를 통해 사이버 보안 지향 LLM의 구축, 다양한 사이버 보안 작업에 대한 LLM 적용, 그리고 이 분야의 도전 과제 및 향후 연구 방향이라는 세 가지 핵심 연구 질문에 답하고자 했습니다. 연구 결과는 LLM이 사이버 보안 관행을 향상시키는 데 광범위한 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 특히, LLM이 보안 위협 탐지, 취약점 분석, 침해 대응 등 다양한 사이버 보안 시나리오에서 효과적으로 활용될 수 있음을 확인했습니다. 본 연구는 사이버 보안 분야에서 LLM을 적용하려는 연구자들에게 귀중한 자료가 될 것이며, LLM의 잠재력을 조명하여 이 분야의 발전에 기여할 것입니다. 관련 실용 가이드는 GitHub 저장소를 통해 지속적으로 업데이트됩니다.