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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 1785
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
环境要求
- 可访问 GitHub / arXiv 的网络环境
- 已安装 Git（用于把列表仓库拉到本地）
- 能打开 Markdown 文件的文本编辑器或浏览器
- 无需 Node.js、Python 等运行时依赖（项目仅为资源索引，README 未提供安装说明）
安装与启动步骤
-
1在线浏览列表
项目官网即为整理好的导航页，可直接查看 861+ 篇论文与 11 个研究分类，无需任何安装。
-
2克隆仓库到本地
如需离线检索或自行整理，把列表仓库拉到本地；仓库仅为文档集合，克隆后无需构建。
git clone https://github.com/tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity.git -
3进入目录查看结构
进入仓库目录，查看 README 及按主题分类的条目；README 未提供其他脚本或入口文件。
cd Awesome-LLM4Cybersecurity ls -
4阅读综述论文
README 指向 arXiv 综述论文（arXiv:2405.03644），可作为理解分类体系（RQ1/RQ2/RQ3）的背景材料。
如何确认成功
打开或本地查看 README.md，能看到 861+ 篇论文条目与 11 个研究分类（RQ1 领域模型、RQ2 应用、RQ3 未来方向）即说明索引获取成功。
常见问题
Q：这个项目需要安装依赖或启动服务吗？
A：不需要。它是以 Awesome 列表形式整理的论文、工具、数据集与报告索引，README 未提供任何安装或运行命令，克隆后直接阅读即可。
Q：README 里的日期比当前时间还新，可信吗？
A：更新日志由仓库维护者手动维护，日期与新增论文数均来自 README 原文；请以仓库当前内容为准，不确定时直接核对仓库提交记录。
Q：列表没有代码实现，我该怎么用它做调研？
A：把它当作导航地图：先按 README 的 11 个分类（如漏洞检测、恶意代码分析、威胁情报）定位主题，再顺着条目跳转到原始论文或工具页面深入阅读。
注意事项
- README 节选未包含安装、构建或运行说明，本教程步骤为基于项目性质的通用准备动作，务必以仓库最新 README 为准。
- 项目本身不提供代码实现，只是论文与资源的索引，不要期待可运行的安全工具或模型权重。
- 论文条目会周期性更新（README 中记录了多次批量新增），本地克隆后建议定期 git pull 获取最新列表。
- 仓库中每条论文条目已标注发表会议/期刊信息，筛选时优先看顶会顶刊工作。
核心亮点
- 按攻击、防御、漏洞、威胁情报等主题分类，检索路径清晰
- 持续收录 LLM 安全方向的论文、工具和数据集，更新较活跃
- 对安全研究者和 AI 工程师都友好，可快速建立领域认知地图
不足之处
- 仅做链接汇总，缺少对每项工作的深度点评或质量分级
- 部分条目可能随项目演进出现链接失效或信息滞后
适用场景
- 安全研究员调研 LLM 在漏洞挖掘中的应用现状
- AI 工程师寻找可复用的安全领域数据集或评测基准
- 企业安全团队评估 LLM 赋能安全运营的可行方向
替代项目
Awesome-Cybersecurity-Datasets、Awesome-LLM-Security
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