Inducing Personalized Honeypot Agents Based on Large Language Models: Measuring the Impact on Human-Like Agenda Generation

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内容提要

本研究提出了SANDMAN架构,通过五因素个性模型在大型语言模型中诱导个性化代理,从而提升网络欺骗策略的有效性。个性驱动的语言代理能够生成多样且真实的行为,增强网络安全防护。

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