Nagy nyelvi modellek az internetes nyílt forrású információgyűjtésben : Alkalmazások és védelmi stratégiák = Large Language Models in Online Open-Source Intelligence : Applications and Defensive Strategies

Bottyán, Sándor (2025) Nagy nyelvi modellek az internetes nyílt forrású információgyűjtésben : Alkalmazások és védelmi stratégiák = Large Language Models in Online Open-Source Intelligence : Applications and Defensive Strategies. HADMÉRNÖK, 20 (3). pp. 49-70. ISSN 1788-1919

Preview

Text 03_bottyan_49-70_HM2025_3.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview

Abstract

A tanulmány az internetalapú nyílt forrású információgyűjtésben (open source intelligence, OSINT) megjelenő nagy nyelvi modelleket (large language models, LLMs) és az ezzel kapcsolatos kihívásokat vizsgálja. Bemutatja az internetalapú OSINT-tevékenység forráskörnyezetét és alkalmazási területeit, továbbá az LLM-ek szerepét ezen a területen. A kutatás fókuszában két olyan alkalmazás (LLM OSINT PoC és InfoHound) áll, amelyek kifejezetten nagy nyelvi modelleket integráltak internetes nyílt forrású információgyűjtésre tervezett keretrendszerekbe. A szerző összehasonlítás keretében vizsgálja a rendszerek architekturális jellemzőit és utasításaikat, elemzi továbbá azok hatékonyságát és fenyegetéseit. A tanulmány eredményei között javaslatokat találunk a keretrendszerek képességeivel szembeni olyan védelmi stratégiákra, amelyek mérsékelhetik az LLM-ek segítségével végzett OSINT eredményességét. | This study examines the emergence of large language models (LLMs) in internet-based open source intelligence (OSINT) and the associated challenges. It presents the source environment and application domains of internet-based OSINT, as well as the role of LLMs in this area. The research focuses on two applications (LLM OSINT PoC and InfoHound) that specifically integrate large language models into frameworks designed for internet-based open source intelligence. The author analyzes and compares the architectural characteristics and prompts of these projects, while also assessing their efficiencies and threats. The study concludes with proposals for defensive strategies against the capabilities of such frameworks, aiming to mitigate the effectiveness of LLM-supported OSINT operations.

Actions (login required)

Edit Item