2025-01-04 手机 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一定程度上的不足。
因此，在使用这些工具时，网络安全行业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，即便如此，每家公司在选择技术路线时也存在差异：有的先建立了一个包含大量专业知识图谱的大模型；有的则是直接利用这些图谱来训练一个新的大型语言模型；还有可能更侧重于整体数据集而非特定的知识图谱。
绿盟科技CTO叶晓虎提到了他们通过AI智能化处理大量数据，形成了一系列实战化攻防模型以及安全知识图谱，并利用类似ChatGPT的大语言模型进一步加工，以实现今年三季度即将发布的网络安全领域知识问答系统。而四维创智的人工智能项目负责人陈平则表示，他们推出的ChatCS是一个微调过并结合了专业知识约束的大型语言模型，其思路是在构建以“漏洞概念”为核心的网络安全领域知识图谱之后，再通过这个图谱生成先验知识集来训练该模式。
虽然目前还未完全披露所有厂商具体如何训练它们的GPT，但据分析，360集团可能会采用一种不同于绿盟科技和四维创智方法，将通用大模型作为基础，然后加入相关数据进行优化。
尽管每家的策略有所不同，但最终目标是一致的——提供能够有效完成日常任务，如日志分析、代码编写等功能的小助手。这不仅限于他们，还包括其他几家厂商正在努力开发类似产品。值得注意的是，由于这项技术刚刚开始受到关注，因此我们还需观察它是否能持续保持这一趋势，也就是说，无论是哪种方式，最终能否真正帮助提高我们的工作效率，并减少由于人为错误导致的问题仍然是个开放的问题。
