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Inducing Personalized Honeypot Agents Based on Large Language Models: Measuring the Impact on Human-Like Agenda Generation
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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本研究提出了SANDMAN架构，旨在解决网络欺骗中缺乏有效个性化代理的问题。
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SANDMAN架构通过五因素个性模型的提示架构，在大型语言模型中诱导不同的个性。
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个性驱动的语言代理能够生成多样且真实的行为，显著提升网络欺骗策略的有效性。
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这些代理被设计为高级网络诱饵，能够与攻击者进行高保真互动，延长观察期。
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