大语言模型在外国维和任务威胁评估中的应用
密码学与安全
2026-06-25 v1 人工智能
摘要
我们提出一种将大语言模型（LLMs）应用于外国维和任务语境下威胁评估的新方法。基于 PINPOINT 项目及其用例——欧盟驻格鲁吉亚监测团，我们将跨学科风险模型与基于 OSINT 的媒体采集及 LLM 支持的威胁抽取相结合。所提工作流将媒体内容映射至任务相关威胁，抽取结构化信息，并应用若干额外的基于 LLM 的处理步骤以提升相关性与依据性。对从媒体文档抽取的威胁的评估显示，在威胁与任务相关性等核心方面，自动生成结果与人类判断具有高度一致性。这些结果表明 LLM 为支持维和任务中的分析人员提供了一种有前景的方法。
引用
@article{arxiv.2606.27106,
title = {Application of LLMs to Threat Assessment of Foreign Peacekeeping Missions},
author = {Gerhard Backfried and Christian Schmidt and Diego Pilutti and Michael Suker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2606.27106},
year = {2026}
}