ВЕЛИКІ МОВНІ МОДЕЛІ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ЗАДАЧ У СФЕРІ ПОШУКУ ТА ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ

Анотація

Стрімкий розвиток цифрових технологій, глобальна інформатизація суспільства та безперервне зростання обсягів даних створюють нові виклики у сфері пошуку, оброблення та захисту інформації. Щоденно інформаційні системи генерують терабайти даних, серед яких містяться як корисні відомості, так і потенційні ознаки кіберзагроз, аномалій та атак. Традиційні підходи до аналізу інформації дедалі частіше виявляються недостатньо ефективними через обмеженість можливостей обробки неструктурованих даних та необхідність залучення значних людських ресурсів.

Поява великих мовних моделей стала одним із найважливіших досягнень сучасного штучного інтелекту. Завдяки здатності аналізувати природну мову, розуміти контекст, узагальнювати великі масиви інформації та генерувати змістовні відповіді, LLM відкривають нові можливості для автоматизації процесів інформаційного пошуку та забезпечення інформаційної безпеки. Сучасні дослідження демонструють, що великі мовні моделі можуть ефективно застосовуватися для виявлення вразливостей, аналізу шкідливого програмного забезпечення, розслідування кіберінцидентів, обробки журналів подій безпеки та автоматизації діяльності центрів операційної безпеки.

У статті досліджено можливості використання великих мовних моделей для оптимізації процесів пошуку, аналізу, оброблення та захисту інформації в сучасному цифровому середовищі. Розглянуто особливості функціонування великих мовних моделей, принципи їх побудови та механізми застосування в інформаційно-комунікаційних системах. Проаналізовано основні напрями використання LLM у сфері інформаційного пошуку, автоматизованого аналізу текстових даних, виявлення інформаційних загроз, моніторингу кіберінцидентів, пошуку вразливостей програмного забезпечення та підтримки процесів прийняття рішень у сфері кібербезпеки. Особливу увагу приділено інтеграції великих мовних моделей із системами управління подіями інформаційної безпеки, системами виявлення вторгнень, технологіями розвідки кіберзагроз та механізмами Retrieval-Augmented Generation. Визначено переваги та обмеження використання LLM у задачах пошуку та захисту інформації. Обґрунтовано перспективи подальшого розвитку інтелектуальних систем кіберзахисту на основі великих мовних моделей.