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大模型数据标注技术在网络安全领域的应用研究_蜘蛛资讯网

注信息，用于训练更精准的检测模型。网络钓鱼和虚假信息的制造者也在不断采用更高级的手段来规避检测，如使用高度个性化的鱼叉式钓鱼邮件、利用生成式AI产生的逼真虚假内容、利用URL重定向和短链接服务等。LLM对这些不断演变的、语言上更具欺骗性的内容的辨别能力仍有提升空间，并且自身也可能被用于生成更具迷惑性的对抗性文本。2.6 威胁情报提取与结构化标注威胁情报对于主动防御和快速响应至关重要。然而，大量的威

朗普总统此前已表示，他会亲自介入相关决策过程。　　华纳兄弟探索频道 17 日表示，董事会认为这两笔交易在国内外面临的审批风险 “并无实质性差异”。该公司还补充道，若与网飞的交易因监管受阻，网飞将支付 58 亿美元违约金，这一金额高于派拉蒙承诺的 50 亿美元。　　尽管最终的赢家尚未可知，但此次收购竞价中的一点已十分明确：扎斯拉夫促成的这笔重磅交易必将赢得华纳兄弟探索频道股东的认可与赞誉，毕竟在今年

是使数据便于理解、管理和应用。LLM具有强大的自然语言理解和生成能力，在数据标注领域展现出巨大的潜力，其核心技术如表1所示。1.1 基于提示工程的标注方法提示工程是指通过精心设计输入给LLM的指令，来引导模型产生期望输出的技术。在数据标注中，不同的提示策略适用于不同的任务复杂度和数据特性。（1）零样本学习：在零样本学习场景下，LLM直接根据任务描述和待标注数据的上下文信息进行标注，无需提供任何标注

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