由於技术的进展，大型语言模型的应用范围不再只是单纯处理语言，现在资讯安全领域也是大型语言模型热门的应用领域，Google开发了一个名为Sec-PaLM的大型语言模型，该模型针对安全用例进行微调，用於诸如Security AI Workbench、VirusTotal Code Insight和Mandiant Breach Analytics for Chronicle等安全解决方案。
Google推出整合Sec-PaLM的Security AI Workbench平台，该平台运用安全语言模型，更整合丰富的安全情报，包括Google威胁态势，以及Mandiant漏洞、恶意软体、威胁指标和威胁参与者基本资料等讯息。Google的合作夥伴和用户可以透过API存取Security AI Workbench，获得重要威胁情报和各种安全功能。
用户现在可申请使用VirusTotal Code Insight预览，这是Google运用Security AI Workbench，所建构的示范安全解决方案，其使用Sec-PaLM分析和解释恶意脚本行为，协助用户发现存在威胁的脚本。
而Mandiant Breach Analytics for Chronicle也整合Sec-PaLM，协助用户探索环境中的漏洞，并且即时作出回应。Chronicle的用户不需要学习新语法，便可利用大型语言模型，以自然语言要求系统搜寻安全事件，并且进一步分析搜寻结果，或是快速创建扫描任务。
Google的安全指挥中心（Security Command Center）现在也会运用Sec-PaLM，将复杂的攻击图，转换成为人类可读的攻击解释，说明可能影响的资产以及推荐解决办法，同时还能对安全、法遵和隐私生成风险摘要。
生成式人工智慧的安全应用层面广泛，像是Google最近开放的Assured OSS服务，便是使用Sec-PaLM，协助验证开源软体套件，使得Google能够在Assured OSS服务提供安全，经过漏洞测试的套件。而建立在Mandiant威胁图之上的Mandiant威胁情报人工智慧，也利用Sec-PaLM快速查询、总结和回应安全威胁。
Google并非唯一将大型语言模型用於资安领域的厂商，像是在3月底时，微软就已发布整合OpenAI GPT-4模型的Security Copilot，透过整合微软的安全情报资料库，可供资安人员以自然语言的方式，查询并且分析威胁资料，并且进一步探索攻击活动。