本研究探讨大型语言模型（LLM）在网络安全中的应用，特别是在网络钓鱼、威胁推理和攻击模拟方面的潜力。研究表明，LLM可以提高网络犯罪的效率，并提出隐私保护模型以应对数据敏感性问题。此外，开发的SecurityLLM模型能够以98%的准确率识别多种网络攻击，强调了治理干预的必要性。

大型语言模型（LLMs）在数字取证和网络安全中展现出提高调查效率和逻辑推理能力的潜力。研究表明，LLMs在小型企业网络安全政策中表现良好，但仍需结合人类专业知识以解决完整性和清晰度问题。此外，LLMs在威胁推理和自动化攻击方面的应用需关注伦理考量。

本研究探索了大型语言模型在威胁推理、工具信息生成和自动化网络攻击方面的潜力，讨论了 LLM 在支持特定威胁相关行动和决策方面的手动与自动化探索，以及对威胁网络潜在影响和使用 LLM 加速威胁行为能力的伦理考量，对诱导可操作反应的提示设计进行了评估和启发，并提出了探索 LLM 在更复杂网络、高级漏洞和提示敏感性方面的未解问题。