دور النماذج اللغوية الضخمة في أمن البرمجيات والأنظمة

ضمن سلسلة الأبحاث الأكاديمية حول تطبيقات النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) في الأمن السيبراني والمحاسبة، يقدم هذا الفيديو المقالة الثانية التي تركز على دور LLMs في تعزيز أمن البرمجيات والأنظمة.
هذه المقالة مستخلصة من الدراسة المرجعية الحديثة:
Xu, H., Wang, S., Li, N., Wang, K., Zhao, Y., Chen, K., ... & Wang, H. (2024). Large language models for cyber security: A systematic literature review. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology.
🔑 الموضوعات المغطاة في هذا الفيديو:
• تحليل الشيفرة البرمجية واكتشاف الثغرات (CodeGPT)
• مراقبة سلوك الأنظمة وكشف التسللات (SecureLLM)
• دعم الاختبارات والتحقق الأمني (VulnScannerGPT)
• تحليل التهديدات وتصنيف المخاطر
📌 توضح المقالة كيف تساعد LLMs في:
• أتمتة مهام التحليل الأمني المعقدة
• تعزيز دقة اكتشاف الثغرات وتقليل الإنذارات الكاذبة
• تحسين سرعة الاستجابة وتقليل المخاطر التشغيلية
• دعم تطوير برمجيات أكثر أمانًا وجودةً
من خلال هذه التطبيقات، تقدم LLMs قيمة استراتيجية للمؤسسات الساعية إلى حماية أنظمتها وبرمجياتها في مواجهة التهديدات المتزايدة والمتطورة في البيئة الرقمية الحديثة.
#AI #LLM #Cybersecurity #SoftwareSecurity #SystemSecurity #DataSecurity #VulnerabilityDetection #ArtificialIntelligence #Research #digitaltransformation