2025-01-04 科技 0
在网络安全领域，ChatGPT的应用正在逐步展开。从各大公司推出的GPT落地方案来看，大多数都是针对安全事件响应、漏洞挖掘和风险评估等场景。不过，在与业内专家交流时，我们发现，每家公司在技术路径上都有自己的差异。
首先要明白的是，OpenAI的ChatGPT以及后续的GPT4.0，以及百度推出的一些类似的模型，这些都是通用的大模型，它们没有明显的行业属性，可以处理一般性问题。但是，当遇到特别专业且容错率较低的行业，比如网络安全时，这些通用大模型就会表现出劣势。
因此，当网络安全企业使用这些大模型时，他们不能像其他行业那样直接使用已经训练好的模型，而需要重新构建一个专门针对网络安全领域的大型数据集进行训练，然后再将其应用到实际工作中。
然而，即便是在同样的目标下，也存在着不同的技术路线：有的企业会先建立一个安全知识图谱，然后在这个基础上加工；有的则直接利用大量数据训练一个新的模型；还有可能完全不提及知识图谱，而是通过所有数据进行训练。
绿盟科技CTO叶晓虎指出，他们积累了大量关于日志、威胁情报和系统分析等方面的数据，并通过AI智能化形成了一系列实战化攻防模式和知识图谱。之后，他们利用类似ChatGPT的大语言模型对这些信息进行进一步加工，以此来开发用于年底即将发布的网络安全问答系统。
四维创智的人工智能项目负责人陈平表示，他们基于ChatCS这个大语言模型，采用RLHF技术微调并结合了知识图谱进行领域特定约束。这意味着他们首先构建了以“漏洞概念”为核心的网络安全知识图谱，然后将其转换为预先知識集去训练该模型。目前，该版本已经能够完成复杂操作，如回答问题、生成测试脚本以及分析告警日志等。
尽管其他几家厂商还未披露详细信息，但据业内分析，360集团可能选择了与绿盟科技和四维创智不同的手段，以通用大模型为基础加入相关数据优化。此外，无论如何，每个企业都意识到了智能客服机器人的潜力，它们可以帮助处理包括应急响应、海量日志分析以及代码编写在内的一系列任务。
自ChatGPT出现以来，只过短短几个月时间，就有许多企业开始尝试这项新技术。这背后的关键因素之一是高质量的数据语料库，以及持续保持对于人工智能信仰的心态和思维方式。此外，大型语言模式也带来了新的可能性，即改变我们面临威胁时所采取策略，从经验依赖转变成基于范式化工作方式。
