Network Attack Detection Based on Large Language Models: Architecture, Opportunities, and Case Studies

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内容提要

本研究提出了一种基于大型语言模型(LLMs)的网络攻击检测方法,旨在提高恶意流量分类的准确性。研究表明,LLMs可作为分类器、编码器和预测器,通过并行建模,DDoS检测的准确率提升近35%。

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