في عالم التكنولوجيا المتطور، تعد قرارات التحكم في الوصول (Access Control) أمرًا حيويًا لحماية التطبيقات التقليدية والأنظمة المبتكرة المبنية على العملاء. عادة ما يُطلب من المستخدمين اتخاذ هذه القرارات خلال عملية تثبيت التطبيقات أو أثناء استخدامها. ولكن مع تزايد تعقيد الأنظمة وأتمتتها، يصبح من الضروري إعادة التفكير في كيفية اتخاذ هذه القرارات.

تظهر الأبحاث أن اتخاذ قرارات التحكم في الوصول قد يسبب عبءًا ذهنيًا كبيرًا على المستخدمين، مما قد يؤدي إلى اتخاذ خيارات غير مناسبة أو حتى عشوائية. لذا، جاءت فكرة استخدام نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) لتحقيق قرارات أكثر دقة تتماشى مع تفضيلات المستخدمين الأمنية التي يتم التعبير عنها خلال مرحلة إعداد سهلة.

كمثال توضيحي، تم تحليل طلبات إذن التطبيقات على الهواتف الذكية، نظرًا لانتشارها ومعرفة المستخدمين بها. حيث قام الباحثون بجمع مجموعة بيانات تحتوي على 307 تعبيرات خصوصية من المستخدمين و14,682 قرار إذن مرتبط بها من مستخدمي الهواتف الذكية عبر الإنترنت.

تم مقارنة هذه القرارات بالقرارات التي اتخذتها نموذجين من نماذج اللغات الضخمة: نموذج عام وآخر مُخصص يأخذ في اعتباره تفضيلات المستخدمين. أثبتت النتائج أن نماذج اللغات الضخمة تعكس تفضيلات المستخدمين بشكل جيد، حيث تتفق في 86% من الحالات. ومع ذلك، هناك توازن دقيق يجب مراعاته، فبينما يساعد تخصيص النماذج في تعزيز الأمان، إلا أن الالتزام الصارم بالتفضيلات الخاصة قد يؤدي إلى قرارات أقل أمانًا، حيث يميل المستخدمون إلى منح أذونات أكثر من اللازم.