当今的网络安全面临着一个关键挑战：缺乏上下文（context）。 从威胁与防御的形态来看，现代攻击威胁，包括高级持续性威胁（APT）、多形态恶意软件、内部攻击，并不遵循静态模式。它们隐藏在大量非结构化数据中：日志、警报、威胁信息、用户活动，甚至电子邮件。 传统防御措施，无论是基于签名的检测、静态规则还是第一代机器学习模型，虽然对已知威胁有效，但在应对现代攻击载体的大规模和复杂性时却显得力不从心。它们经常会产生误报，而且其基于规则的特性意味着新型或复杂的攻击通常只能在破坏发生后才能被检测到。 大语言模型（LLM）能够改变这种状况。 GPT-4、Claude、Gemini 等大语言模型最初是为了理解和生成自然语言而构建的，它们提供了网络安全所急需的东西：读懂字里行间意义的能力。它们可以像叙述一样解析日志，像分析师一样关联警报，并以人类水平的流畅性总结事件。 但大语言模型不仅仅是更智能的工具，它们还是一种新型人工智能增强防御系统的基础。
大语言模型不仅仅是更智能的工具，它们还是一种新型人工智能增强防御系统的基础。 网络安全领域最有前景的6大LLM用例 |
| |||||||||||||||||||||
点击朱笔，直抒胸臆