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。
OpenAI的ChatGPT以及其后续版本GPT4.0，以及现在百度推出的大型语言模型文心一言，都属于通用大模型，它们没有明显的行业属性，能够适应广泛的场景，如客服、图像生成等。但是，对于某些特定行业且对答案容错率较低的领域，这类通用大模型就显得力不从心了。
因此，当网络安全行业使用GPT时，并不能简单地将现成的大型语言模型直接应用，而需要构建一个专门针对网络安全领域知识训练的大型语言模型，然后再将其用于实践中。
然而，不同公司在训练这样的网络安全领域的大型语言模型时，选择的技术路线也有所不同：有的先建立了安全知识图谱，再基于类似ChatGPT的大型语言模型进行加工；有的则直接利用这些数据训练成一个大型语言模型；还有可能完全忽略知识图谱，只依赖所有数据进行训练。
绿盟科技CTO叶晓虎表示：“我们积累了大量相关数据，这些数据包含了安全日志、系统日志、威胁情报生产和分析过程数据，以及开源情报和APT报告等。通过AI智能化，我们形成了一系列实战化攻防模式以及安全知识图谱。”之后，他们利用类似ChatGPT的大型语言模型对这些知识进行进一步加工，从而开发出了即将发布的一款网络安全问答系统。
四维创智的人工智能项目负责人陈平表示：“我们的下游任务只基于一个叫做ChatCS的大型语言模型。在训练和应用这个大型语言之前，我们首先花费精力构建了一个针对于网络安全领域的通用知识图谱，然后利用该图谱生成异构数据集再去训练网安领域的大型语料库。”
尽管其他几家企业尚未公开详细说明他们如何使用或调整这项技术，但据业内人士分析，360集团似乎采取的是以通用大模式为基础，然后加入特定网络 安全相关数据调优的方法，与绿盟科技及四维创智有很大的不同。
尽管如此，由于短时间内就能快速上马并且取得效果，这也表明自ChatGPT火爆以来仅过去100余天左右，就已经引起了广泛关注。这也是值得思考的问题之一：既然这种变革如此迫切，为何直到OpenAI成功后才有人开始关注？
原因可能在于，对于这种新兴技术来说，其最主要的问题不仅仅是技术本身，还包括高质量的事故语料库，更重要的是保持持续更新信仰以及不断微调的心态思维。“之前尝试过一些小规模自动化，但没想到这样的事情可以行得通，所以大家才敢投入更多资源。”一位创业者如是说。
除了验证这一点，大规模学习确实带来了可能性，即改变底层逻辑上的抗争方式。“如果我们能够把这个想法付诸实际，那么它会彻底改变我们的工作方式，让经验从人的头脑转移到机器中。”叶晓虎指出。
