網(wǎng)絡(luò)安全是人工智能最大的細(xì)分市場，過去幾年網(wǎng)絡(luò)安全廠商紛紛宣稱整合了人工智能技術(shù)（當(dāng)然也有很多僅僅是炒作），其中大部分是基于基線和統(tǒng)計(jì)異常的機(jī)器學(xué)習(xí)。

隨著ChatGPT和類似生成式人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于大語言模型的生成式人工智能安全用例已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全智能化的主流趨勢。以下，我們整理介紹網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的12個(gè)大語言模型應(yīng)用：

1.威脅情報(bào)與分析

大語言模型可以從安全報(bào)告、威脅源和論壇中獲取大量文本數(shù)據(jù)，識別模式并提取可操作的情報(bào)。它們可以幫助分析師了解新出現(xiàn)的威脅，提供潛在漏洞的背景，甚至根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測攻擊向量。

2.惡意軟件檢測和分類

通過對惡意軟件數(shù)據(jù)集進(jìn)行大語言模型培訓(xùn)，網(wǎng)絡(luò)安全研究人員可以創(chuàng)建識別和分類惡意軟件的模型。這些模型可以檢測新的惡意軟件毒株，有助于早期檢測，并使分析過程自動(dòng)化，從而實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)時(shí)間。

3.網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測和預(yù)防

網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊仍然是組織和個(gè)人面臨的主要威脅。大語言模型可用于分析電子郵件內(nèi)容、識別可疑模式并對合法和惡意電子郵件分類，快速響應(yīng)用戶的報(bào)告，這有助于阻止網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊并提高用戶的安全認(rèn)識。

4.漏洞管理

大語言模型可以自動(dòng)解析和解釋安全建議和補(bǔ)丁說明，提升漏洞管理的效率和水平。大語言模型還可以幫助安全團(tuán)隊(duì)根據(jù)漏洞的嚴(yán)重性、潛在影響和可用的緩解措施確定漏洞的優(yōu)先級，從而簡化修補(bǔ)過程。

5.安全策略生成

制定全面的安全策略和指南是一項(xiàng)耗時(shí)的任務(wù)。大語言模型可以根據(jù)最佳實(shí)踐和合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)助制定此類政策。他們可以分析現(xiàn)有政策、找出差距并提供增強(qiáng)安全態(tài)勢的建議。

6.網(wǎng)絡(luò)流量分析

通過處理網(wǎng)絡(luò)日志和流量數(shù)據(jù)，大語言模型可以識別異常行為，檢測與惡意活動(dòng)相關(guān)的模式，并提供對潛在網(wǎng)絡(luò)入侵的洞察。這有助于主動(dòng)進(jìn)行威脅搜尋和事件響應(yīng)。

7.密碼強(qiáng)度評估

弱密碼會給系統(tǒng)和帳戶帶來重大風(fēng)險(xiǎn)。大語言模型可以根據(jù)復(fù)雜性、熵和常見模式評估密碼強(qiáng)度。他們可以提供更強(qiáng)的密碼建議，從而降低未經(jīng)授權(quán)訪問的風(fēng)險(xiǎn)。

8.用于社交媒體監(jiān)控的自然語言處理（NLP）

社交媒體平臺在塑造公眾輿論方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但它們也是傳播錯(cuò)誤信息和協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)攻擊的途徑。大語言模型可以分析社交媒體數(shù)據(jù)、標(biāo)記潛在有害內(nèi)容、識別趨勢并支持威脅情報(bào)工作。

9.事件響應(yīng)自動(dòng)化

在網(wǎng)絡(luò)安全事件響應(yīng)期間，大語言模型可以幫助提高事件響應(yīng)工作流程的自動(dòng)化水平。例如，處理日志、識別攻擊模式、推薦緩解步驟并生成事件報(bào)告。這縮短了響應(yīng)時(shí)間并減少了手動(dòng)工作量。

10.安全代碼審查

安全編碼實(shí)踐對于開發(fā)彈性應(yīng)用程序至關(guān)重要。大語言模型可以分析源代碼、識別潛在漏洞并提出修復(fù)技術(shù)建議。這增強(qiáng)了代碼審查過程并幫助開發(fā)人員編寫更安全的軟件。

11.威脅追蹤

大語言模型可以通過分析大型數(shù)據(jù)集、識別可疑指標(biāo)和關(guān)聯(lián)事件來幫助主動(dòng)尋找威脅。它們可以幫助檢測高級持續(xù)威脅(APT)并發(fā)現(xiàn)容易被忽視的秘密攻擊活動(dòng)。

12.安全意識培訓(xùn)

對員工進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全最佳實(shí)踐教育對于最大限度地減少與人相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。大語言模型可以生成交互式培訓(xùn)材料，模擬網(wǎng)絡(luò)釣魚場景，并提供個(gè)性化的安全意識內(nèi)容，從而提高員工的整體安全意識。

結(jié)論

大語言模型(LLM)在網(wǎng)絡(luò)安全各個(gè)領(lǐng)域都有顛覆性的應(yīng)用潛力，正在徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全市場。從威脅情報(bào)分析到安全意識培訓(xùn)，大模型為網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員帶來自動(dòng)化、效率和增強(qiáng)的決策能力。充分利用大模型的潛力可以幫助企業(yè)領(lǐng)先網(wǎng)絡(luò)威脅一步，確保企業(yè)資產(chǎn)安全。