網絡安全是人工智能最大的細分應用市場，自然語言處理(NLP)平臺則是人工智能領域發展速度最快，最熱門的技術。NLP與網絡安全技術的結合可大大簡化安全研究和分析流程，簡化復雜數據并快速響應事件，有著巨大的市場潛力和價值。
事實上，隨著網絡威脅不斷發展，越來越多的企業已經轉向NLP平臺來加強其網絡安全防御，NLP正在成為企業網絡安全的“剛需”。
NLP可應用于網絡安全的各個領域，包括收集威脅情報、確定警報優先級、檢測網絡釣魚嘗試和分析用戶行為等。
此外，NLP平臺能促進安全運營的自動化，使安全團隊能夠更有效地識別和響應威脅，縮短事件響應時間并最大限度地減少潛在損失，顯著增強檢測、預防和響應網絡攻擊的能力。
NLP在網絡安全領域的七大應用
以下是NLP已經在網絡安全領域落地的五大應用，這些應用有助于我們了解NLP正如何顛覆網絡安全行業：
一、網絡釣魚電子郵件檢測
NLP在網絡安全中最早落地的應用之一是網絡釣魚電子郵件檢測。通過分析電子郵件的語言、結構和上下文，NLP算法可以識別微妙的網絡釣魚線索，例如不一致的語言、語氣的緊迫性或與內容不匹配的鏈接。NLP提供了一種動態且主動的方法，而不是依賴已知的網絡釣魚簽名。
二、社交媒體威脅情報收集與分析
社交媒體是網絡安全威脅的溫床。犯罪者經常在其中討論策略、分享惡意軟件或聲稱對某些攻擊事件負責。
NLP算法可以掃描大量社交媒體數據，標記相關對話或帖子，收集的情報信息包括代碼、威脅信息或黑客攻擊方法的討論。通過快速篩除噪音，NLP可為網絡安全專業人員提供有針對性的情報。
三、自動化事件報告
事件報告通常很耗時。NLP可以根據收集的數據自動生成安全事件摘要，從而簡化整個報告流程。在速度決定一切的網絡安全領域，自動化事件報告流程顯得極為重要。
通過分析日志、消息和警報，NLP可以識別有價值的信息并將其編譯成連貫的事件報告。它可以捕獲重要的詳細信息，例如威脅的性質、受影響的系統和建議的操作，為網絡安全團隊節省寶貴的時間。
四、增強異常檢測行為分析
人工智能系統可主動檢查用戶和系統行為，尋找潛在網絡威脅的異常跡象。這種主動方法有助于及早識別和緩解風險，防止風險升級為全面攻擊。
通過了解既定的正常（基線）行為模式，人工智能驅動的系統可以迅速查明可能預示即將發生安全漏洞的偏差（異常）。
NLP算法可以高精度地分析文本和上下文，大大提高威脅/異常檢測的準確性，減少誤報。
五、為安全分析師提供增強的決策支持
在不斷變化的威脅環境中，增強人員能力至關重要。利用人工智能的計算能力和數據處理能力，安全分析師可以高效篩選大量信息，提取可操作情報。
基于NLP的人工智能工具將越來越多地成為安全分析師的強大助手，提供實時見解，幫助他們做出更明智的決策。
六、多模態威脅評估
未來的人工智能安全系統可以與圖像識別和視頻分析等其他技術無縫集成，以提供對潛在威脅的更全面的評估。
通過將自然語言分析與視覺數據解釋相結合，新一代NLP網絡安全方案將能夠更好地識別和響應復雜的多模態攻擊。
七、以隱私為中心的人工智能安全開發方法
在越來越關注數據隱私的時代，基于NLP的人工智能安全開發方案將優先開發以隱私為中心的功能。這將包括強大的加密措施、嚴格的訪問控制和透明的數據處理實踐。
通過將隱私原則嵌入人工智能系統的核心，企業可以與用戶建立信任，并確保遵守不斷發展的數據保護法規。
最熱門的五大網絡安全NLP平臺
目前，最熱門的五個網絡安全NLP平臺是GoogleBard、ChatGPT、NLTK、CoreNLP和spaCy。可提供智能數據分析和威脅識別等功能，幫助防御者強化網絡安全防御，領先黑客一步。以下簡要介紹各平臺的特點和優勢：
一、GoogleBard：增強威脅情報收集能力
GoogleBard于2023年3月21日首次亮相，作為一個NLP平臺，背靠Google的強大搜索引擎能力，GoogleBard在威脅情報收集領域發揮著關鍵作用。它采用先進的機器學習算法來篩選大量文本數據，提取有價值的見解。
GoogleBard為網絡安全分析師提供了豐富的功能，使他們能夠發現最新的漏洞、及時了解安全新聞、快速生成代碼等等。與ChatGPT非常相似，GoogleBard也采用聊天機器人界面。
二、ChatGPT：增強事件響應自動化
憑借掌握復雜情況并提供實時相關信息的獨特能力，ChatGPT能夠顯著加快事件響應速度，使組織能夠迅速緩解網絡攻擊的影響。
通過精確定位遙測數據中的關鍵字并將其與安全操作相關聯，ChatGPT可大大簡化威脅評估流程，減少體力勞動并提高準確性。
三、自然語言工具包（NLTK）簡化威脅分析
NLTK于2023年1月發布，是一個強大的NLP平臺，可針對網絡安全應用進行定制，使其成為威脅分析的首選。
NLTK提供了大量用于自然語言處理的庫和算法，贏得了數據科學家和網絡安全專家的青睞。借助NLTK，安全團隊可以執行情感分析、實體識別、文檔分類和各種其他任務。
通過從非結構化文本數據中提取有價值的見解，NLTK簡化了威脅分析，使組織能夠快速檢測惡意活動并有效響應。
四、CoreNLP：釋放機器學習的力量
CoreNLP由斯坦福大學于2010年推出，是一個開源NLP平臺，在過去十年中不斷發展。它提供了廣泛的自然語言處理工具和模型，使其成為多功能網絡安全NLP的不錯選擇。
利用機器學習技術，CoreNLP使組織能夠自動化各種網絡安全流程，從檢測惡意軟件到識別入侵和分析威脅情報。其靈活性和穩健性使其成為持續對抗網絡威脅的寶貴資產。
五、spaCy：簡化威脅檢測和預防
spaCy于2015年2月推出，作為高效、精確的自然語言處理(NLP)庫廣受歡迎。它擁有一套全面的功能，包括標記化、命名實體識別和依賴項解析等。
在網絡安全領域，spaCy被證明是優化威脅檢測和預防的寶藏工具。通過分析來自社交媒體、論壇和新聞文章等不同來源的文本數據，spaCy可以快速查明潛在的安全風險并支持主動緩解策略。其優異的速度和精度使其成為加強網絡安全防御的必備品。
成功實施NLP網絡安全方案的三個建議
部署基于NLP的網絡安全方案對于很多企業來說具有挑戰性，為了提高成功率，企業安全團隊可關注以下三條建議：
一、從小事做起
對于初次涉足NLP網絡安全方案的企業，不要全力以赴，而是考慮嘗試使用單個應用程序來滿足企業網絡安全框架中的特定需求。例如，網絡釣魚電子郵件檢測或自動化事件報告。
這種有針對性的方法便于團隊評估新技術的有效性、收集反饋并微調應用程序。這是一種易于掌握的方法，不會讓網絡安全團隊或系統不堪重負。
二、優先考慮數據質量
數據質量是NLP網絡安全方案成功實施的基礎。如果數據質量不高，即使是最先進的算法也可能產生不準確或誤導性的結果。因此，確保輸入干凈、一致和可靠的數據至關重要。
首先定期審核當前數據源。驗證其可信度并評估信息的最新程度。刪除任何過時或不相關的輸入以提高準確性。
三、重視團隊培訓
NLP是一個強大的工具，但只有正確使用才能充分發揮其潛力，團隊培訓至關重要。
培訓可以從介紹性課程開始，涵蓋NLP的基礎知識及其在網絡安全中的應用。逐漸轉向實踐培訓，團隊成員可以與NLP工具進行交互，在實操中學習。
