选自公众号：星尘安全

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1. 威胁分析

技术实现路径:

数据收集: 汇总威胁情报、日志、网络流量等多源数据
文本预处理: 对非结构化数据进行清洗和标准化
大模型微调: 使用安全领域数据对预训练大模型进行微调
提示工程: 设计有效的提示(prompts)来引导模型分析威胁
结果解析: 解析模型输出，提取关键信息和洞察

带来的好处:

自动化复杂的威胁分析过程，提高分析效率
发现潜在的威胁关联，构建完整的攻击链
生成人类可读的威胁报告，辅助决策

相比传统方法和普通AI的优势:

能够理解和处理非结构化的安全数据，如日志和威胁描述
具有强大的推理能力，可以发现隐蔽的攻击模式
可以持续学习新的威胁知识，保持与最新攻击技术同步

2. 安全运营助手

技术实现路径:

知识库构建: 整合安全最佳实践、内部策略等形成知识库
对话系统设计: 开发基于大模型的对话接口
上下文管理: 实现多轮对话，保持对话上下文
工具集成: 将大模型与现有安全工具(如SIEM, SOAR)集成
持续学习: 基于用户反馈不断优化模型响应

带来的好处:

为安全分析师提供7*24小时的智能辅助
加速问题诊断和解决过程
提供一致的安全建议，减少人为错误

相比传统方法和普通AI的优势:

能够理解复杂的自然语言查询，提供更自然的交互体验
具备跨领域知识整合能力，可以处理多样化的安全问题
可以生成定制化的解决方案，而不仅仅是预定义的响应

3. 高级恶意软件分析

技术实现路径:

样本预处理: 提取恶意软件的静态和动态特征
特征转换: 将提取的特征转换为自然语言描述
大模型分析: 使用微调后的大模型分析恶意软件行为
变种检测: 利用大模型的泛化能力识别恶意软件变种
报告生成: 自动生成详细的恶意软件分析报告

带来的好处:

快速分析复杂的恶意软件，缩短响应时间
检测高级和未知的恶意软件变种
生成全面且易懂的分析报告，便于团队协作

相比传统方法和普通AI的优势:

能够理解和分析复杂的代码结构和行为模式
具有强大的推理能力，可以推测恶意软件的目的和影响
可以通过少量样本快速适应新型恶意软件，具有更好的泛化能力

4. 安全策略管理

技术实现路径:

策略文档解析: 使用NLP技术解析现有安全策略文档
合规要求分析: 利用大模型理解最新的合规要求
差距分析: 比较现有策略与最佳实践和合规要求的差距
策略生成: 使用大模型生成或更新安全策略
人机协作: 安全专家审核和调整生成的策略

带来的好处:

自动化安全策略的制定和更新过程
确保策略与最新的合规要求和威胁形势保持一致
生成清晰、易懂的策略文档，便于执行和培训

相比传统方法和普通AI的优势:

能够理解和处理复杂的法规文本和技术文档
具有强大的上下文理解能力，可以生成符合组织特定需求的策略
可以快速适应新的安全标准和最佳实践，保持策略的先进性

5. 高级社会工程攻击检测

技术实现路径:

数据收集: 整合邮件、社交媒体、通讯记录等多源数据
语义分析: 使用大模型分析通信内容的语义和意图
上下文理解: 考虑组织结构、业务流程等背景信息
异常检测: 识别与正常通信模式不符的可疑行为
风险评估: 综合评估潜在社会工程攻击的风险等级

带来的好处:

有效检测复杂和定制化的社会工程攻击
减少误报，提高检测的准确性
提供详细的攻击分析，辅助制定防御策略

相比传统方法和普通AI的优势:

能够理解复杂的语言模式和隐含意图，检测高级钓鱼攻击
具有强大的上下文理解能力，可以考虑组织特定的通信模式
可以快速适应新型社会工程技术，保持检测能力的先进性

6. 漏洞管理

技术实现路径:

漏洞信息收集: 整合CVE数据库、安全公告等多源信息
上下文分析: 使用大模型理解漏洞的技术细节和影响范围
资产映射: 将漏洞信息与组织的IT资产清单关联
风险评估: 基于漏洞特性和资产重要性进行智能风险评分
修复建议生成: 利用大模型生成定制化的修复方案和优先级建议

带来的好处:

更准确的漏洞风险评估,避免资源浪费
生成针对组织特定环境的修复建议,提高修复效率
自动化漏洞分类和优先级排序,减轻安全团队负担

相比传统方法的优势:

能够理解复杂的漏洞描述和技术细节,提供更精准的分析
可以考虑组织的具体情况,生成更实用的修复建议
具有强大的推理能力,可以预测潜在的漏洞链和复合攻击场景

7. 高级威胁狩猎

技术实现路径:

数据整合: 汇总日志、网络流量、终端行为等多维数据
行为建模: 使用大模型理解正常的系统和用户行为模式
异常检测: 识别偏离正常模式的可疑活动
威胁推理: 利用大模型的推理能力,构建可能的攻击场景
证据链生成: 自动收集和关联支持威胁假设的证据

带来的好处:

主动发现隐蔽的高级持续性威胁(APT)
减少误报,提高威胁狩猎的效率
为安全分析师提供清晰的调查线索和证据链

相比传统方法的优势:

能够理解复杂的攻击技术和战术,发现隐蔽的威胁指标
具有强大的上下文理解能力,可以考虑组织特定的业务逻辑
可以不断学习新的攻击模式,保持威胁检测能力的先进性

8. 安全配置管理

技术实现路径:

配置扫描: 收集网络设备、服务器、应用等的配置信息
基线比对: 使用大模型分析配置与安全基线的差异
风险评估: 评估配置偏差可能带来的安全风险
优化建议: 生成配置优化建议,包括具体的命令或步骤
变更影响分析: 预测配置变更可能带来的安全影响

带来的好处:

持续确保系统配置符合安全最佳实践
减少人为配置错误导致的安全风险
提供可执行的配置优化建议,简化管理过程

相比传统方法的优势:

能够理解复杂的配置语法和上下文,提供更精准的分析
可以考虑组织的特定需求,生成定制化的配置建议
具有强大的推理能力,可以预测配置变更的潜在安全影响

9. 高级欺诈检测与防护

技术实现路径:

多模态数据融合: 整合交易数据、用户行为、设备信息等
上下文理解: 使用大模型分析交易场景和用户意图
模式识别: 检测复杂的欺诈模式和新兴欺诈技术
风险评分: 实时计算交易或行为的欺诈风险分数
说明生成: 为高风险事件生成详细的风险说明和建议

带来的好处:

提高欺诈检测的准确性,减少误报和漏报
快速适应新型欺诈手法,提升防护能力
为风控人员提供清晰的风险解释,辅助决策

相比传统方法的优势:

能够理解复杂的交易场景和用户行为模式
具有强大的推理能力,可以发现隐蔽的欺诈关联
可以生成人类可理解的风险说明,增强可解释性

10. 个性化安全意识培训

技术实现路径:

用户画像构建: 基于角色、行为历史等创建员工安全画像
内容生成: 使用大模型生成针对性的培训材料和模拟场景
互动问答: 实现基于大模型的安全问答系统
学习效果评估: 分析员工响应和行为变化,评估培训效果
培训策略优化: 持续调整培训内容和方法以提高效果

带来的好处:

提供个性化的安全培训,提高培训效果
通过情景模拟增强员工的实际应对能力
持续评估和改进培训效果,建立积极的安全文化

相比传统方法的优势:

能够生成针对不同角色和安全成熟度的定制化培训内容
提供更自然、更互动的学习体验,提高员工参与度
可以快速适应新的安全威胁,更新培训内容

网络安全AI说补充：除了上面总结的，咱还知道点作为参考：某厂商在做数据安全的大模型，主要聚焦数据分类分级；某厂商在做零信任的大模型做行为评估分析；某厂商用在代码审计领域；某厂商用做钓鱼邮件检测内容和打开加密附件和扫码邮件中的二维码。

大模型赋能网络安全，能有用？ 04:54 Share

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大模型赋能网络安全，能有用？