網絡安全是人工智能最大的細分市場，過去幾年網絡安全廠商紛紛宣稱整合了人工智能技術（當然也有很多僅僅是炒作），其中大部分是基于基線和統計異常的機器學習。

隨著ChatGPT和類似生成式人工智能技術的飛速發展，基于大語言模型的生成式人工智能安全用例已經成為網絡安全智能化的主流趨勢。以下，我們整理介紹網絡安全領域的12個大語言模型應用：

1.威脅情報與分析

大語言模型可以從安全報告、威脅源和論壇中獲取大量文本數據，識別模式并提取可操作的情報。它們可以幫助分析師了解新出現的威脅，提供潛在漏洞的背景，甚至根據歷史數據預測攻擊向量。

2.惡意軟件檢測和分類

通過對惡意軟件數據集進行大語言模型培訓，網絡安全研究人員可以創建識別和分類惡意軟件的模型。這些模型可以檢測新的惡意軟件毒株，有助于早期檢測，并使分析過程自動化，從而實現更快的響應時間。

3.網絡釣魚檢測和預防

網絡釣魚攻擊仍然是組織和個人面臨的主要威脅。大語言模型可用于分析電子郵件內容、識別可疑模式并對合法和惡意電子郵件分類，快速響應用戶的報告，這有助于阻止網絡釣魚攻擊并提高用戶的安全認識。

4.漏洞管理

大語言模型可以自動解析和解釋安全建議和補丁說明，提升漏洞管理的效率和水平。大語言模型還可以幫助安全團隊根據漏洞的嚴重性、潛在影響和可用的緩解措施確定漏洞的優先級，從而簡化修補過程。

5.安全策略生成

制定全面的安全策略和指南是一項耗時的任務。大語言模型可以根據最佳實踐和合規標準協助制定此類政策。他們可以分析現有政策、找出差距并提供增強安全態勢的建議。

6.網絡流量分析

通過處理網絡日志和流量數據，大語言模型可以識別異常行為，檢測與惡意活動相關的模式，并提供對潛在網絡入侵的洞察。這有助于主動進行威脅搜尋和事件響應。

7.密碼強度評估

弱密碼會給系統和帳戶帶來重大風險。大語言模型可以根據復雜性、熵和常見模式評估密碼強度。他們可以提供更強的密碼建議，從而降低未經授權訪問的風險。

8.用于社交媒體監控的自然語言處理（NLP）

社交媒體平臺在塑造公眾輿論方面發揮著至關重要的作用，但它們也是傳播錯誤信息和協調網絡攻擊的途徑。大語言模型可以分析社交媒體數據、標記潛在有害內容、識別趨勢并支持威脅情報工作。

9.事件響應自動化

在網絡安全事件響應期間，大語言模型可以幫助提高事件響應工作流程的自動化水平。例如，處理日志、識別攻擊模式、推薦緩解步驟并生成事件報告。這縮短了響應時間并減少了手動工作量。

10.安全代碼審查

安全編碼實踐對于開發彈性應用程序至關重要。大語言模型可以分析源代碼、識別潛在漏洞并提出修復技術建議。這增強了代碼審查過程并幫助開發人員編寫更安全的軟件。

11.威脅追蹤

大語言模型可以通過分析大型數據集、識別可疑指標和關聯事件來幫助主動尋找威脅。它們可以幫助檢測高級持續威脅(APT)并發現容易被忽視的秘密攻擊活動。

12.安全意識培訓

對員工進行網絡安全最佳實踐教育對于最大限度地減少與人相關的安全風險至關重要。大語言模型可以生成交互式培訓材料，模擬網絡釣魚場景，并提供個性化的安全意識內容，從而提高員工的整體安全意識。

結論

大語言模型(LLM)在網絡安全各個領域都有顛覆性的應用潛力，正在徹底改變網絡安全市場。從威脅情報分析到安全意識培訓，大模型為網絡安全專業人員帶來自動化、效率和增強的決策能力。充分利用大模型的潛力可以幫助企業領先網絡威脅一步，確保企業資產安全。