本文探讨了预训练大型语言模型（LLMs）在网络入侵检测中的应用，特别是SecurityLLM模型在识别多种攻击时的高准确率。研究表明，LLMs在网络安全、文本恢复和威胁推理等领域表现优异，显著提升了检测性能和决策效率。

本文介绍了一种名为SupCon ResNet的深度学习模型，用于在CAN总线上处理多种攻击识别，并通过转移学习技术在有限大小数据集上进行性能改进。该模型在两个真实的汽车数据集上评估，结果显示其比其他模型平均将四种攻击的整体假阴性率提高了四倍，并在存储限制和运行时间方面进行了改进。