中央部委排名顺序为何不提前预判ChatGPT如何悄然渗入网络安全领域ToB产业观察新一轮网安攻防军备

在网络安全领域，ChatGPT的应用正在悄然展开。从公开资料来看，大多数公司都将ChatGPT用于安全事件响应、漏洞挖掘和风险评估等任务。不过，在与行业专家交流时，我们发现，即使在同一类应用中，每个公司的技术路径都有所不同。

OpenAI的ChatGPT及其后续版本，如GPT4.0，以及百度推出的文心一言，都属于通用大型语言模型，它们能够处理广泛的任务，包括客服和图像生成。但当这些模型被应用到特定领域且对答案容错率要求较高的场景时，比如网络安全，它们就会表现出明显劣势。

因此，在网络安全领域使用ChatGPT，不是简单地将现成的大模型接入，而是需要构建一个专门针对该领域训练的大型语言模型，然后再进行实际应用。然而，这些公司选择了不同的技术路线：有的先建立了安全知识图谱，再基于此构建大型语言模型；有的则直接从数据中训练出了一个包含知识图谱的大型语言模型；还有些可能没有强调知识图谱，而是直接使用所有数据进行训练。

绿盟科技CTO叶晓虎表示，他们通过AI智能化处理大量数据，形成了一系列实战攻防模型以及安全知识图谱，并利用类似于ChatGPT的大型语言模型进一步加工，以形成适用于网络安全领域的问题答复系统。这项系统预计将于今年第三季度发布。

四维创智的人工智能项目负责人陈平指出，他们推出的ChatCS是一个结合RLHF技术微调并利用知识图谱进行域内知识约束的垂直领域大型语言模型。他们首先构建了以“漏洞概念”为核心的网络安全知识库—Vuln_Sprocket，然后使用这个库作为先验知识集来训练该模式。最新测试版本虽然仅有82亿参数，但已经能完成诸如问答、脚本生成和告警日志分析等操作。

其他几家企业尚未完全披露其训练过程细节，但据业内分析，360集团可能会选择以通用大型语言模型为基础，然后加入特定的网络安全相关数据进行调整，其路径与绿盟科技和四维创智有所不同。

尽管如此，最终目的都是相同的：开发一种能够有效应对海量日志分析研判、代码编写等任务的大型语言模式。而这正是在短短几个月时间里，一些厂商迅速上马聊天机器人的证明。此次尝试得益于他们积累的大量相关数据集。但值得思考的是，如果这种技术确实那么重要，为何直到OpenAI火热之后，才有人注意到它带来的变革？

原因或许在于，对于这些大型语言模式来说，技术并不总是问题所在。问题既来自高质量但有限的情报，也来自保持信仰并持续更新的心态思维。“之前只是小规模尝试过自动化的事情，一两次不成功就放弃了。”一位创业者说，“但是ChatGPT让我们明白这是可行之路，所以大家才开始投入。”

除了验证成功，大型语言模式还揭示了一种潜在变化：它们可以改变我们的对抗方式底层逻辑。如果通用大类型可以实现智能推理和决策，那么我们之前经验式工作将转向更加范式化，从而导致许多变化。在这种情况下，无数试错即将开始，这只是一场长跑。（首发钛媒体App 作者 秦聪慧）