Improving LLM-Based SSH Honeypots Through Prompting and Fine-Tuning
该论文研究了如何通过提示设计与监督微调来改进基于本地 LLM 的 SSH 蜜罐的 shell 模拟准确性。研究背景是:现有 LLM 蜜罐通常依赖闭源云模型(如 GPT-3.5)以获得高度真实的 shell 交互体验,但云模型带来部署层面的问
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