本文介绍: 网络安全是人工智能最大的细分市场,过去几年网络安全厂商纷纷宣称整合了人工智能技术(当然也有很多仅仅是炒作),其中大部分是基于基线和统计异常的机器学习。随着ChatGPT和类似生成式人工智能技术的飞速发展,基于大语言模型的生成式人工智能安全用例已经成为网络安全智能化的主流趋势。
网络安全是人工智能最大的细分市场,过去几年网络安全厂商纷纷宣称整合了人工智能技术(当然也有很多仅仅是炒作),其中大部分是基于基线和统计异常的机器学习。
随着ChatGPT和类似生成式人工智能技术的飞速发展,基于大语言模型的生成式人工智能安全用例已经成为网络安全智能化的主流趋势。以下,我们整理介绍网络安全领域的12个大语言模型应用:
1.威胁情报与分析
大语言模型可以从安全报告、威胁源和论坛中获取大量文本数据,识别模式并提取可操作的情报。它们可以帮助分析师了解新出现的威胁,提供潜在漏洞的背景,甚至根据历史数据预测攻击向量。
2.恶意软件检测和分类
通过对恶意软件数据集进行大语言模型培训,网络安全研究人员可以创建识别和分类恶意软件的模型。这些模型可以检测新的恶意软件毒株,有助于早期检测,并使分析过程自动化,从而实现更快的响应时间。
3.网络钓鱼检测和预防
网络钓鱼攻击仍然是组织和个人面临的主要威胁。大语言模型可用于分析电子邮件内容、识别可疑模式并对合法和恶意电子邮件分类,快速响应用户的报告,这有助于阻止网络钓鱼攻击并提高用户的安全认识。
4.漏洞管理
大语言模型可以自动解析和解释安全建议和补丁说明,提升漏洞管理的效率和水平。大语言模型还可以帮助安全团队根据漏洞的严重性、潜在影响和可用的缓解措施确定漏洞的优先级,从而简化修补过程。
5.安全策略生成
6.网络流量分析
7.密码强度评估
8.用于社交媒体监控的自然语言处理(NLP)
9.事件响应自动化
10.安全代码审查
11.威胁追踪
12.安全意识培训
结论
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