(相關資料圖)

過去，網絡安全運營人員經常會接到“假警報”，一些無關痛癢的“提示”“危險”，往往需要人工排查，由于可能混入真正的危險不能忽視，占據了網絡安全運營人員大量的時間。如何更智能地減少“假警報”的數量，也就是降低誤報率呢?

“通過前期5000萬樣本數據測試，應用人工智能大模型技術，我們在高級威脅方面的檢測率達到了95.7%，誤報率(安全告警里判錯的比例)僅4.3%。”5月18日，深信服科技董事長何朝曦分享了對人工智能大模型技術的積極拓展應用，及其在高級威脅檢測、安全監測調查、熱門漏洞排查等方面帶來的效率提升。

何朝曦表示，人工智能大模型催化了AI在各行業各領域落地應用。在數字化時代，大模型+專業數據除了能夠更高效解決傳統問題之外，還能迸發出解決新時代問題的新范式。為此，深信服自研安全大模型，通過融合“大模型算法+威脅情報+安全知識”訓練而成，可對每個用戶的環境進行個性化診斷，通過不斷強化學習來快速調優和迭代。

“當前已經出現攻擊者利用AI大模型快速構建攻擊工具。”深信服科技研發總經理梁景波等深信服安全攻防專家在演示安全大模型技術應用在XDR平臺上的效果時表示，“當攻防對抗持續升級，以智能對抗智能才是未來的發展方向。”

在演示中，通過簡單對話，安全運營人員可以快速檢測高級威脅、監測具體安全事件、排查熱門漏洞，輕松快速閉環運營工作。過去，用戶完成安全事件調查的全部工作，需要花費3-6小時，而現在只需5-10分鐘。在發現安全事件時，也可以通過安全大模型進行簡單快速研判分析。實驗證明，安全大模型已具備5年經驗的安全專家水平。經過多輪驗證性測試的綜合分析，深信服安全大模型可大大簡化處理30%左右的安全運營工作。

此外，深信服科技堅持網絡安全和數據安全的底線，保證數據不出境，在合規的前提下實施匿名化和去標識化策略，堅決不會使用能標識到具體用戶的信息，保證數據不互通。

(圖片由受訪者提供)

關鍵詞：