本研究提出了CTINexus框架，利用优化的上下文学习技术，在数据稀缺条件下高效提取网络威胁情报（CTI），并构建高质量的网络安全知识图谱（CSKG）。CTINexus通过自动提示和层次实体对齐技术，适应多种本体，评估结果显示其在准确性和完整性方面显著优于现有方法，具有转变CTI分析的潜力。

本文探讨了马尔可夫决策过程和大型语言模型（LLMs）在网络安全和数字取证中的应用。研究表明，LLMs在威胁行为预测和网络攻击技术解释方面具有潜力，但存在内在歧义。提出了多模态方法和检索增强生成技术，以提高金融网络犯罪检测和攻击者行动解释的准确性。LLMs在网络威胁情报提取中表现出高达98%的准确率，显示出其重要性和实用性。

本文研究了利用机器学习和自然语言处理技术自动分类网络威胁情报（CTI），提出了新的数据集和工具，如aCTIon和AnnoCTR，以提高情报报告的生成效率和准确性。同时，探讨了大型语言模型在网络安全中的应用及其在CTI中的表现和潜力。

本文介绍了针对汽车网络安全和充电设施标准的新法规和最佳实践，包括自动驾驶汽车法规和车辆数据和隐私立法。同时，本文还提供了深网和暗网中的汽车及出行威胁的网络威胁情报。