Large Language Models for Cybersecurity Policy Compliance and Risk Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
The rapid digitization of critical business processes has heightened the importance of effective cybersecurity policy compliance and proactive risk mitigation. Large Language Models (LLMs), with their advanced natural language processing and reasoning capabilities, present a transformative opportunity to enhance compliance management, regulatory interpretation, and security decision-making. This study explores the application of LLMs in automating policy analysis, monitoring adherence to industry-specific standards, and facilitating real-time risk assessment. Leveraging extensive training on diverse text corpora, LLMs can interpret complex regulatory frameworks such as GDPR, HIPAA, NIST, and ISO 27001, translating them into actionable technical controls. By integrating with security information and event management (SIEM) systems, LLMs can contextualize alerts, identify potential policy violations, and recommend remediation steps aligned with organizational governance requirements. The research highlights key capabilities, including automated compliance audits, intelligent mapping of policies to operational procedures, and continuous control monitoring across heterogeneous IT and operational technology environments. Case studies illustrate how LLM-powered systems have improved response efficiency in identifying misconfigurations, insider threats, and third-party compliance risks, thereby reducing mean time to detect (MTTD) and mean time to respond (MTTR). The study also addresses challenges, including ensuring model interpretability, managing domain-specific fine-tuning, mitigating hallucinations, and securing sensitive data during inference. Proposed solutions include prompt engineering best practices, integration of explainable AI (XAI) techniques, reinforcement learning from human feedback (RLHF), and the application of privacy-preserving methods such as federated learning. Performance evaluation in simulated enterprise scenarios demonstrates that LLM-enabled compliance tools achieve higher accuracy in regulatory mapping and lower rates of false positives compared to traditional rule-based systems. The findings underscore the potential of LLMs to serve as dynamic compliance advisors, enabling organizations to proactively adapt to evolving cybersecurity regulations while minimizing operational and reputational risks. Future research will explore multimodal LLMs for integrating text, code, and network telemetry, as well as collaborative AI-human governance models to balance automation with oversight. This study positions LLMs as a pivotal technology in advancing cybersecurity policy compliance and risk mitigation in complex, regulated environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».