中国安全大模型技术与应用研究报告
一、安全大模型概述
1. 大型语言模型
- 定义: 大型语言模型（Large Language Model）是一种利用深度学习技术开发的自然语言处理模型，通过预训练和微调逐步实现对自然语言的深入理解，具有模型结构容量大、参数多的特点。
- 应用: 在翻译、智能客服、情感分析、问答系统等多个领域提供了强大的技术支持。
2. 安全行业大模型
- 定义: 是针对安全垂直领域的大型语言模型，通过大量的专业安全知识进行设计和训练，使其具备处理海量数据和执行安全行业特定任务的能力。
- 应用: 提高网络安全防护效率，为企业和个人提供更为高效实时的网络安全保障。
二、AI赋能网络安全发展历程
1. 初期融合
- 传统安全模型基于简单的机器学习算法，难以应对日益复杂的网络安全威胁，需要大量人工参与分析。
2. ChatGPT技术引发变革
- 生成式人工智能技术显著提高了安全防御的效率和准确性，大模型技术能够通过无监督学习预训练模型的基座，在微调阶段实现与特定安全任务的适配。
3. 安全行业大模型形成应用
- 国内外安全厂商均积极研发安全行业大模型产品，如Palo Alto Networks、CrowdStrike、360数字安全、安恒信息、奇安信集团、绿盟科技、天融信集团等。
三、安全大模型框架
1. 技术层
- 数据: 需要处理数十亿甚至百亿级别的高质量数据，包括安全术语、日志、应急措施解决方案、漏洞及利用代码等。
- 算力: 强大的算力支撑模型的学习和收敛，提高模型的准确度和泛化能力。
- 算法: 预训练加微调的方式增强模型的泛化能力和适配能力。
2. 能力层
- 告警分析研判: 精准识别威胁，减少误报和漏报，提高安全防护效率。
- 安全日志智能解析: 自动分类、聚类和异常检测，减轻安全人员的工作负担。
- 对抗样本生成: 构造多样化的样本进行模型训练，提升检测能力。
- 智能策略下发: 实现高效、精准的策略部署，并自动调整优化安全策略。
- 攻击事件溯源: 追踪和识别网络攻击来源，提供详细攻击路径和动机分析。
3. 应用层
- 安全运营: 提升高频重点场景的工作效率，实现自动化智能运维。
- 安全检测及防御: 提高检测速度和精确度，覆盖入侵检测、恶意软件检测、漏洞扫描等安全任务。
- 安全决策: 基于大量安全数据为团队提供决策支持，如等保测试、资产管理等场景。
四、中国安全大模型厂商产品分析
1. 重点企业及产品介绍
360数字安全
- 产品: 基于360智脑的安全行业大模型，结合360近二十年的安全数据，提供智能体系统，实现自动化威胁狩猎和安全运营。
- 特点: 支持多种技能，如语义理解、摘要、翻译、代码等，具备目标理解、逻辑推理、效果评估和知识记忆能力。
安恒信息
- 产品: 恒脑·安全垂域大模型，基于通义千问、Llama2、Ziya等开源通用大模型，结合多领域多场景的专业知识与经验。
- 特点: 具备海量告警降噪、威胁深度检测、攻击事件溯源等能力，应用于安全运营平台，降低运营门槛。
奇安信集团
- 产品: Q-GPT、奇安信大模型、安全机器人、大模型卫士
- 特点: 采用QPiece算法等多项自主研发技术，支持中英文和多种编程语言，具备智能研判、智能溯源、智能处置、智能报告、智能问答五大能力。
绿盟科技
- 产品: 风云卫大模型
- 特点: 作为安全运营助手，提升威胁检测、分析研判处置自动化能力，缩短响应时间。
深信服
- 产品: 安全GPT
- 特点: 结合威胁情报和安全知识，实现安全检测、告警分析、处置建议、自动研判等功能。
天融信集团
- 产品: 天问大模型
- 特点: 基于开源通用大模型，采用预训练加微调的训练方式，提供智能客服问答系统、威胁情报查询解读等功能。
启明星辰集团
