картина

Искусственный интеллект (ИИ) относится к интеллектуальным задачам, выполняемым компьютерными системами или машинами, для выполнения которых обычно требуется человеческий интеллект. Важной отраслью ИИ является обработка естественного языка (НЛП), которая позволяет компьютерам понимать и генерировать естественный язык. Основной технологией НЛП является языковая модель (LM), которая использует математические модели для описания законов и характеристик естественного языка.

В последние годы, с развитием глубокого обучения, производительность и масштаб языковых моделей также постоянно улучшаются, и появились некоторые крупномасштабные предварительно обученные языковые модели (PLM), такие как ChatGPT, BERT, ALBERT и др. Эти большие модели могут выполнять обучение без учителя на больших текстовых данных, тем самым получая богатые знания языка и возможности представления. Затем, путем точной настройки конкретных последующих задач, большая модель может реализовать различные приложения НЛП, такие как классификация текста, генерация текста, ответы на вопросы, машинный перевод и т. д.

Появление больших моделей не только приносит большой прогресс в области НЛП, но также открывает новые возможности и бросает вызов другим областям. Среди них область сетевой безопасности является областью, заслуживающей внимания, поскольку сетевая безопасность включает в себя защиту сетевых систем и данных от злонамеренных атак и утечек и имеет большое значение для отдельных лиц, предприятий и стран. В области сетевой безопасности существует большое количество текстовых данных, таких как сетевые журналы, сетевой трафик, вредоносный код, информация об угрозах и т. д. Эти данные могут использоваться в качестве входных или выходных данных больших моделей для анализа, обнаружения и защиты сетевой безопасности. и функция атаки, в этой статье будут рассмотрены применение и преимущества больших моделей в сетевой безопасности.

Анализ веб-журнала

Сетевые журналы — это текстовые файлы, которые записывают рабочее состояние и активность сетевых систем и устройств, например журналы сервера, журналы брандмауэра, журналы маршрутизатора и т. д. Сетевые журналы содержат большое количество полезной информации, такой как поведение пользователей, сетевые события, аномалии и т. д. Эта информация очень важна для мониторинга сетевой безопасности, аудита и сбора доказательств. Однако количество и сложность сетевых журналов также очень высоки, а ручной анализ сетевых журналов является трудоемкой, трудоемкой и неэффективной задачей.

Большие модели могут помочь специалистам по сетевой безопасности автоматически анализировать сетевые журналы и повысить эффективность и точность анализа. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• Анализ журнала: преобразуйте исходный текст журнала в структурированные данные для облегчения последующей обработки и запроса. Например, время, IP-адрес, номер порта, протокол, код состояния и другая информация в журнале извлекаются и сохраняются в базе данных.
• Кластеризация журналов: группируйте похожие или связанные записи в журнале, чтобы уменьшить избыточность журнала и выделить важную информацию в журнале. Например, один и тот же пользователь, одно и то же событие, одна и та же атака и т. д. в журналах группируются для формирования сводки журнала или отчета.
• Обнаружение аномалий в журналах: выявление аномальных или подозрительных записей в журналах.,В качестве раннего предупреждения или тревоги для сети. Безопасность. Например,Обнаруживайте в журналах высокочастотные запросы доступа, незаконные попытки входа в систему, неизвестные коды ошибок и т. д.,Подсказывает возможные сетевые атаки или сбои.

Анализ сетевого трафика

Сетевой трафик — это данные, передаваемые в сети, такие как пакеты TCP/IP, HTTP-запросы, DNS-запросы и т. д. Сетевой трафик также содержит большое количество текстовых данных, таких как URL-адреса, доменные имена, электронные письма, чаты и т. д. Анализ сетевого трафика очень важен для мониторинга, диагностики и оптимизации сетевой безопасности. Однако масштабы и динамика сетевого трафика также очень высоки, а ручной анализ сетевого трафика представляет собой сложную, опасную и невыполнимую задачу.

Большие модели могут помочь специалистам по сетевой безопасности автоматически анализировать сетевой трафик и повысить эффективность и глубину анализа. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• Классификация трафика. Отмечайте в трафике различные типы данных для облегчения последующей обработки и фильтрации. Например, обычные данные, вредоносные данные, конфиденциальные данные и т. д. в трафике классифицируются и обрабатываются в соответствии с различными политиками.
• Расшифровка трафика: восстановление зашифрованных или запутанных данных в трафике.,Восстановите исходное содержимое данных. Например,Расшифровка SSL/TLS, VPN, TOR и других протоколов шифрования трафика,в пробкеDGA、C&C、Дешифрование с использованием методов обфускации, таких как стеганография.,Раскройте истинное предназначение ваших данных.
• Генерация трафика: на основе характеристик или закономерностей трафика.,Генерация новых данных о трафике,Для тестирования или атаки на сеть Безопасность. Например,На основе поведения пользователя, сетевых событий, шаблонов атак и т. д. в трафике.,Сгенерируйте смоделированные данные о дорожном движении,Для оценки или проникновения в сеть Безопасность.

Анализ вредоносного кода

Вредоносный код — это компьютерные программы вредоносного назначения, такие как вирусы, черви, трояны, программы-вымогатели и т. д. Вредоносный код является одной из основных угроз сетевой безопасности и может нанести серьезный ущерб сетевым системам и данным. Анализ вредоносного кода очень важен для защиты, реагирования и отслеживания сетевой безопасности. Однако объем и сложность вредоносного кода также очень высоки, а ручной анализ вредоносного кода является профессиональной, сложной и трудоемкой задачей.

Большие модели могут помочь специалистам по сетевой безопасности автоматически анализировать вредоносный код и повысить эффективность и широту анализа. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• Деобфускация кода: восстановление запутанных или зашифрованных частей вредоносного кода для восстановления читаемости и понятности кода. Например, имена переменных, имена функций, поток управления и т. д. во вредоносном коде деобфускируются, а алгоритмы шифрования, оболочки, виртуальные машины и т. д. во вредоносном коде расшифровываются для выявления истинной логики кода.
• Анализ поведения кода: извлеките поведенческие характеристики из вредоносного кода и опишите его функцию и назначение. Например, из вредоносного кода извлекаются сетевое взаимодействие, файловые операции, изменение реестра, внедрение процессов и другие действия, а также анализируются методы и цели его атак.
• Анализ сходства кода: сравните сходство между различными вредоносными кодами, чтобы определить, принадлежат ли они к одному семейству или источнику. Например, сравните структуру, синтаксис, семантику, поведение и другие характеристики вредоносных кодов, чтобы проанализировать, есть ли у них общие характеристики или варианты отношений.

Аналитический анализ угроз

Под разведкой угроз понимается информация о сетевых угрозах, такая как личность, мотивация, возможности, стратегии, инструменты, цели и т. д. злоумышленников. Анализ данных об угрозах очень важен для предотвращения сетевой безопасности, раннего предупреждения и реагирования. Однако,

Источники и формы разведки об угрозах также очень разнообразны, например, сетевые отчеты, новостные статьи, социальные сети, хакерские форумы, даркнет и т. д. Анализ данных об угрозах вручную — сложная, утомительная и несвоевременная задача.

Большие модели могут помочь специалистам по сетевой безопасности автоматически анализировать данные об угрозах и повышать эффективность и качество анализа. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• Сбор информации об угрозах. Собирайте и интегрируйте соответствующую информацию об угрозах из различных источников и каналов для формирования единой библиотеки информации об угрозах. Например, информация об угрозах о кибератаках собирается и интегрируется из общедоступных источников, таких как сетевые отчеты, новостные статьи, а информация об угрозах в социальных сетях собирается и интегрируется из скрытых источников, таких как хакерские форумы и темные сети;
• Аналитический анализ угроз: анализ данных из библиотеки аналитики угроз.,Извлекайте ценную информацию,Создавайте отчеты об угрозах. Например,Распознавание сущностей, извлечение взаимосвязей, извлечение событий, анализ настроений и т. д. на основе данных в базе данных аналитики угроз.,Извлекайте информацию о злоумышленниках, методах атак, целях атак, последствиях атак, мотивах атак и т. д. из аналитических данных об угрозах.,Создавайте отчеты об угрозах.
• Приложение для анализа угроз: на основе отчета по анализу угроз,Разработать и реализовать соответствующие стратегии сетевой безопасности.,Повысить уровень сетевой безопасности. Например,На основе злоумышленников, методов атаки, целей атаки и другой информации в отчете об угрозах.,Разработать и внедрить соответствующие стратегии сетевой защиты, реагирования, отслеживания и другие стратегии.,Повысить уровень сетевой безопасности.

Обнаружение фишинга

Фишинг — это тип кибератаки, при которой используются поддельные веб-сайты или электронные письма, чтобы обманом заставить пользователей ввести конфиденциальную информацию, такую ​​как имена пользователей, пароли, номера банковских карт и т. д., тем самым похищая личность или собственность пользователя. Фишинг является одной из распространенных угроз кибербезопасности и может нанести серьезный ущерб конфиденциальности и финансам пользователей. Обнаружение фишинга очень важно как для защиты, так и для предотвращения сетевой безопасности. Однако технологии и методы фишинга постоянно обновляются и меняются, а ручное обнаружение фишинга является сложной, неточной и несвоевременной задачей.

Большие модели могут помочь специалистам по сетевой безопасности автоматически обнаруживать фишинг и повышать эффективность и точность обнаружения. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• Обнаружение фишинга на веб-сайте. Проанализируйте содержимое и характеристики веб-сайта, чтобы определить, является ли он фишинговым. Например, URL-адрес веб-сайта, доменное имя, сертификат, макет страницы, текстовое содержимое и т. д. анализируются, чтобы определить, отличается ли он от обычного веб-сайта или ненормален, что позволяет выявить фишинговые веб-сайты.
• Обнаружение фишинга электронной почты: проанализируйте содержимое и характеристики электронного письма, чтобы определить, является ли оно фишинговым. Например, отправитель, тема, текст, вложения, ссылки и т. д. электронного письма анализируются, чтобы определить, отличается ли оно от обычных электронных писем или является ли оно ненормальным, тем самым выявляя фишинговые электронные письма.
• Обучение пользователей фишингу: улучшить осведомленность пользователей о сети и расширить ее возможности,Помогите пользователям выявлять и предотвращать фишинг. Например,Обучение и тестирование пользователей в сети,Предоставьте случаи и методы фишинга,Помогите пользователям улучшить свою осведомленность и возможности сетевой безопасности.

Генерация вредоносного ПО

Вредоносное ПО — это программное обеспечение вредоносного назначения, такое как вирусы, черви, трояны, программы-вымогатели и т. д. Вредоносное ПО является одной из основных угроз сетевой безопасности и может нанести серьезный ущерб сетевым системам и данным. Генерация вредоносного ПО очень важна как для атаки, так и для защиты сетевой безопасности. Однако создание вредоносного ПО — это профессиональная, сложная и трудоемкая задача, требующая превосходных навыков программирования и обратного проектирования.

Большие модели могут помочь исследователям сетевой безопасности автоматически генерировать вредоносное ПО и повысить эффективность и результативность генерации. В частности, большие модели могут выполнять следующие функции:

• злонамеренныйпрограммное обеспечениедизайн：В зависимости от целевой системы и цели атаки,Проектирование функциональности и характеристик вредоносного ПО. Например,По операционной системе, ПО, лазейкам и другой информации целевой системы,Проектирование функциональности и характеристик вредоносного ПО,например, инфекция、Метод связи、Метод атаки、Скрытие методов и т. д.
• Кодирование вредоносного ПО: написание кода вредоносного ПО на основе дизайна вредоносного ПО. Например, напишите код вредоносного ПО, основываясь на функциях и характеристиках вредоносного ПО, таких как ассемблер, C, Python и другие языки.
• Сокрытие вредоносных программ и защита от уничтожения: запутывайте или зашифровывайте код вредоносного ПО, чтобы улучшить его сокрытие и устойчивость к анализу. Например, код вредоносного ПО замаскирован именами переменных, именами функций, потоком управления и т. д. или код вредоносного ПО зашифрован с помощью алгоритмов шифрования, оболочек, виртуальных машин и т. д., чтобы улучшить устойчивость вредоносного ПО к сокрытию и анализу.

Безопасная диалоговая система

Используйте большие модели для реализации интеллектуальной диалоговой системы в области сетевой безопасности, которая используется для взаимодействия с пользователями на естественном языке и предоставления консультаций, обучения, помощи и других услуг по сетевой безопасности. Например, внедрите систему вопросов и ответов по безопасности сети, чтобы отвечать на распространенные вопросы пользователей о сетевой безопасности, например, как предотвратить фишинг, как обнаружить вредоносный код, как реагировать на сетевые атаки и т. д. По сравнению с прямым использованием поисковых систем, Большие модели могут обеспечить более точные и более основанные на сценариях вопросы и ответы, которые помогают пользователям лучше решать текущие проблемы.

проблемы и проблемы

Помимо удобства, применение больших моделей в области сетевой безопасности также имеет более или менее проблемы, такие как:

1. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных

При использовании больших моделей для обнаружения сетевой безопасности необходимо обрабатывать большой объем конфиденциальных данных. Поэтому вопросы конфиденциальности и безопасности данных стали важной проблемой для приложений больших моделей. Чтобы решить эту проблему, необходимо принять эффективные меры по шифрованию данных и защите конфиденциальности.

2. Проблемы интерпретируемости и надежности модели.

Сложность и характер «черного ящика» больших моделей делают проблематичными их интерпретируемость и надежность. При использовании больших моделей для обнаружения сетевой безопасности необходимо обеспечить точность и надежность модели, а также провести достаточное тестирование и проверку. Кроме того, необходимо уделить внимание тому, как интерпретировать решения и прогнозы, сделанные моделью, чтобы повысить достоверность и прозрачность решений.

3. Проблемы обновления и обслуживания модели.

Сфера кибербезопасности меняется и развивается очень быстро, поэтому большие модели необходимо постоянно обновлять и поддерживать. При использовании больших моделей для обнаружения сетевой безопасности модели необходимо регулярно обновлять и оптимизировать, чтобы повысить их точность и надежность. Кроме того, требуется регулярное тестирование и обслуживание модели для обеспечения ее нормальной работы и стабильности.

     Применение больших моделей в области сетевой безопасности принесло множество прорывов и инноваций, но также сталкивается с некоторыми проблемами. и проблемы。будущее,Необходимы дальнейшие исследования и изучение применения больших моделей в области сетевой безопасности.,и принять эффективные меры для решения проблем. Благодаря постоянному развитию и прогрессу технологии ИИ,Я считаю, что крупные модели будут играть более важную роль в сфере сетевой безопасности.