基于網(wǎng)絡(luò)安全大模型的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)研究

中圖分類號(hào)：TN915.08；TP309 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0031-03

Abstract： In recent years，the problem of network security has become an important factor restricting the healthy development of the network.Hacking atacks，data leakage，malicious software transmission and other security incidents occur frequently， which bring serious threats to personal privacy and corporate business secrets.The network securitylarge model based onbig dataandartificial intelligence technology has gradually become aresearch hotspot.By learning masive network behaviordata，these large modelscan identify complex network attack paterns and predict potential security threats，so as to provide more accurate and eficient solutions for network security protection.This paper summarizes the large model of network security，and introduces the network security protection technologybased on it.

Keywords：network security bigmodel; network security; protection

隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用和信息技術(shù)的迅猛進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題愈發(fā)突出，成為限制數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素。面對(duì)日益復(fù)雜且隱蔽的網(wǎng)絡(luò)攻擊，傳統(tǒng)的安全防護(hù)措施，如防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)等，已逐漸顯得捉襟見肘。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是大模型的興起，為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域提供了新的解決途徑。大模型因卓越的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力，成為增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的關(guān)鍵工具。大模型一般指那些參數(shù)龐大且功能強(qiáng)大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如GPT系列和BERT等。這些模型通過(guò)在大量數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練，能夠掌握豐富的語(yǔ)義和特征表達(dá)方式，在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了非凡的表現(xiàn)力。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用正從理論研究逐步轉(zhuǎn)向?qū)嶋H操作，成為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的一個(gè)新領(lǐng)域。

網(wǎng)絡(luò)安全大模型概述

大模型是對(duì)大算力、大數(shù)據(jù)與強(qiáng)算法進(jìn)行融合，隨著高性能芯片算力逐步增強(qiáng)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不斷擴(kuò)大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越復(fù)雜，大模型也更加先進(jìn)。大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一種大型語(yǔ)言模型，也包括視覺(jué)大模型、多模態(tài)大模型等。大模型的功能比較強(qiáng)大，如語(yǔ)義分析、代碼理解和復(fù)雜推理，在網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域得到了日益廣泛的應(yīng)用。大模型能力特征包括以下幾點(diǎn)：

一是語(yǔ)義分析能力。大模型能夠?qū)ι舷挛恼Z(yǔ)義進(jìn)行理解與分析，準(zhǔn)確解讀文本含義、上下文聯(lián)系及語(yǔ)義信息，將文本數(shù)據(jù)內(nèi)關(guān)聯(lián)性與相似性識(shí)別出來(lái)，達(dá)到文本關(guān)聯(lián)與聚類等效果。在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面，文本特征涉及威脅情報(bào)、異常流量監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包等均體現(xiàn)出文本特征。對(duì)此可以通過(guò)發(fā)揮大模型語(yǔ)義分析能力，完成深入開發(fā)，為實(shí)現(xiàn)威脅情報(bào)共享、異常流量檢測(cè)等目標(biāo)創(chuàng)造條件。

二是代碼理解能力。大模型近年來(lái)受到各界關(guān)注，主要原因是大模型可以發(fā)揮代碼理解功能[1]。在大規(guī)模代碼庫(kù)中完成預(yù)訓(xùn)練，可以掌握代碼語(yǔ)法規(guī)則、命名規(guī)定、函數(shù)調(diào)用等結(jié)構(gòu)模式。以APT攻擊為例，不同的非法軟件或者是利用漏洞等方式，均需要編寫特定的代碼。而大模型能夠?qū)Ω鞣N代碼結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)模式和漏洞模式進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，與現(xiàn)有知識(shí)進(jìn)行結(jié)合。通過(guò)這種方式，針對(duì)代碼結(jié)構(gòu)相似的情況，大模型可以對(duì)其含義進(jìn)行準(zhǔn)確理解，查出潛在安全隱患。

三是復(fù)雜推理能力。這是與小模型進(jìn)行區(qū)分的關(guān)鍵標(biāo)志，大模型在思維鏈（ChainofThought，CoT）訓(xùn)練中表現(xiàn)出較強(qiáng)的能力。大模型對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行分解，從解決多個(gè)小問(wèn)題出發(fā)，最終將準(zhǔn)確答案推導(dǎo)出來(lái)。在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)過(guò)程中，需要利用大模型這項(xiàng)能力進(jìn)行攻擊溯源與響應(yīng)處置，以確保對(duì)攻擊路徑與目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)化追蹤，在響應(yīng)處理方面也能達(dá)到自主化。

2 基于網(wǎng)絡(luò)安全大模型的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)

2.1威脅情報(bào)分析

威脅情報(bào)分析在網(wǎng)絡(luò)安全中占據(jù)關(guān)鍵位置，涵蓋從各類安全組織、情報(bào)機(jī)構(gòu)及企業(yè)搜集、分析和闡釋威脅信息的過(guò)程。這些信息涵蓋惡意軟件樣本、網(wǎng)絡(luò)攻擊策略、漏洞利用手段以及黑客論壇上的討論等內(nèi)容。借助大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義理解和關(guān)聯(lián)分析，能夠分析出來(lái)源間存在的共同點(diǎn)與相互聯(lián)系，最終構(gòu)建起較為完整的威脅情報(bào)圖譜。這樣的圖譜不僅有助于識(shí)別潛在威脅和攻擊者，還能推動(dòng)不同實(shí)體間的信息共享與協(xié)作。比如，某安全團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)追蹤的某一威脅與另一機(jī)構(gòu)已解決的問(wèn)題存在關(guān)聯(lián)。通過(guò)分享這一發(fā)現(xiàn)，雙方都能更迅速地應(yīng)對(duì)威脅，降低重復(fù)勞動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。此外，大模型能夠生成針對(duì)安全團(tuán)隊(duì)關(guān)注點(diǎn)的分析摘要[2]。這意味著安全分析師可以根據(jù)自身需求定制報(bào)告，只需要關(guān)注重要的信息。這樣可以提升威脅情報(bào)分析的速度和效率，讓分析師能夠更加迅速地做出決策并采取相應(yīng)行動(dòng)。微軟的SecurityCopilot是一款已經(jīng)具備事件描述摘要功能的工具。運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析安全事件的背景信息，并生成簡(jiǎn)潔清晰的總結(jié)。這樣，安全團(tuán)隊(duì)可以迅速掌握事件的核心內(nèi)容，而不必耗費(fèi)大量時(shí)間去查閱原始數(shù)據(jù)。

2.2異常流量檢測(cè)

在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，異常流量檢測(cè)是網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的不斷演進(jìn)和升級(jí)，傳統(tǒng)的異常流量檢測(cè)方法已顯得力不從心，難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅。因此，通過(guò)大模型完成網(wǎng)絡(luò)日志與流量數(shù)據(jù)的聚類分析，對(duì)比正常行為模式后，對(duì)異常流量進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，成為一種有效的解決策略。大模型具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力，能夠深入挖掘和分析海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，進(jìn)而識(shí)別潛在的異常流量。通過(guò)聚類網(wǎng)絡(luò)日志和流量數(shù)據(jù)，大模型能將相似的流量數(shù)據(jù)歸為一類，從而找出與常規(guī)行為模式不一致的異常流量。這種方法不僅提升了異常流量檢測(cè)的精準(zhǔn)度，還降低了誤報(bào)率，為運(yùn)營(yíng)商提供了更為可靠的網(wǎng)絡(luò)安全保障[3。此外，大模型具備出色的適應(yīng)性和擴(kuò)展能力。隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的持續(xù)演變和新型攻擊手法的不斷涌現(xiàn)，大模型能夠通過(guò)持續(xù)地學(xué)習(xí)與更新，適應(yīng)新的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和攻擊方式，進(jìn)而提升異常流量檢測(cè)的效果。此外，大模型還能與其他安全設(shè)備及技術(shù)相融合，構(gòu)建多層次、多維度的安全防護(hù)體系，為網(wǎng)絡(luò)安全提供更為全面和深入的保障。

2.3攻擊行為發(fā)現(xiàn)

在當(dāng)前的數(shù)字化時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)攻擊行為愈發(fā)頻繁，給企業(yè)和個(gè)人帶來(lái)了極大的安全隱患。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域不斷探索新的技術(shù)和方法以提升安全防護(hù)能力。其中，大模型技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的應(yīng)用逐漸成為研究熱點(diǎn)。通過(guò)代碼對(duì)比、執(zhí)行路徑分析及威脅情報(bào)的分析共享，大模型能夠有效識(shí)別已知的攻擊模式和工具，并且能發(fā)現(xiàn)未知和可疑的行為，從而增強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的偵測(cè)能力[4。首先，大模型通過(guò)代碼比對(duì)方式對(duì)已知攻擊模式與工具進(jìn)行識(shí)別。在網(wǎng)絡(luò)攻擊中，攻擊者通常會(huì)采用一些已知的攻擊代碼或工具進(jìn)行攻擊。通過(guò)將這些攻擊代碼與正常代碼進(jìn)行對(duì)比，大模型可以精確地識(shí)別出潛在的攻擊行為。這種方法不僅能夠發(fā)現(xiàn)已知的攻擊模式，還能在一定程度上預(yù)測(cè)未來(lái)出現(xiàn)的攻擊手段。其次，大模型對(duì)代碼與執(zhí)行路徑進(jìn)行分析，可以識(shí)別各種惡意代碼和攻擊行為的情況。在程序運(yùn)行期間，執(zhí)行路徑的選擇往往會(huì)直接影響到程序的行為。通過(guò)對(duì)執(zhí)行路徑的深入研究，大模型可以發(fā)現(xiàn)一些異常的執(zhí)行路徑，這些路徑與惡意代碼或攻擊行為相關(guān)聯(lián)。此外，大模型還能夠通過(guò)分析代碼的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法等特征，進(jìn)一步識(shí)別出潛在的安全隱患。最后，借助威脅情報(bào)的分析與共享功能，大模型可以將其與威脅情報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)完成對(duì)比與匹配，分析大量數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的關(guān)聯(lián)性和威脅信號(hào)。威脅情報(bào)涵蓋了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)攻擊者、攻擊手法及攻擊對(duì)象等多方面的信息。通過(guò)收集、整理和分析這些數(shù)據(jù)，可以為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供強(qiáng)大的支持。大模型能夠運(yùn)用威脅情報(bào)的分析共享功能，將其分析結(jié)果與已知的威脅情報(bào)相對(duì)照，從而識(shí)別出一些不易察覺(jué)的攻擊活動(dòng)和潛在的安全隱患。

2.4漏洞利用排查

在網(wǎng)絡(luò)防護(hù)過(guò)程中，排查漏洞利用是一項(xiàng)重要的任務(wù)。為了提升漏洞排查的效率和精確度，大模型技術(shù)被廣泛運(yùn)用于這一領(lǐng)域。采取對(duì)代碼靜態(tài)與動(dòng)態(tài)分析方式，大模型識(shí)別出潛在安全隱患、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)以及不當(dāng)使用方法，進(jìn)而幫助安全團(tuán)隊(duì)迅速發(fā)現(xiàn)并修復(fù)漏洞。大模型能夠理解代碼的語(yǔ)法規(guī)則、API調(diào)用以及數(shù)據(jù)流動(dòng)[5。通過(guò)深入分析代碼，大模型可以識(shí)別導(dǎo)致漏洞的代碼片段，例如常見的緩沖區(qū)溢出、SQL注入等問(wèn)題。此外，大模型還能夠依據(jù)API調(diào)用路徑和數(shù)據(jù)流動(dòng)路徑，并結(jié)合資產(chǎn)管理系統(tǒng)，自動(dòng)檢測(cè)受此影響的IP服務(wù)器和系統(tǒng)資產(chǎn)。這大大提高了漏洞檢測(cè)的效率，減少了人工干預(yù)的需求。在面對(duì)重大開源漏洞（如Log4j）時(shí)，大模型同樣能發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過(guò)對(duì)漏洞相關(guān)信息的分析，大模型可以迅速定位受影響的系統(tǒng)和組件，從而顯著縮短排查時(shí)間。對(duì)企業(yè)而言，這意味著能夠在最短時(shí)間內(nèi)采取必要的防護(hù)措施，降低潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。深信服安全GPT是一款基于大模型技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品，已經(jīng)可以支持漏洞排查場(chǎng)景功能。通過(guò)使用深信服安全GPT，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)漏洞的自動(dòng)化排查和修復(fù)，提高網(wǎng)絡(luò)安全防御能力。同時(shí)，深信服安全GPT還具備持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力，隨著時(shí)間的推移，其漏洞排查的準(zhǔn)確性和效率將不斷提高。

2.5攻擊溯源分析

在當(dāng)今日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，攻擊溯源分析已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。隨著技術(shù)的進(jìn)步，攻擊者的手段愈發(fā)高明，攻擊行為也變得更加隱秘和復(fù)雜。因此，采用先進(jìn)的技術(shù)手段提升溯源分析的效率和準(zhǔn)確性顯得尤為重要。在這方面，大模型的應(yīng)用為安全團(tuán)隊(duì)提供了強(qiáng)有力的支持。大型模型，尤其是那些基于人工智能的深度學(xué)習(xí)模型，擅長(zhǎng)處理和分析海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和關(guān)聯(lián)[。在攻擊溯源分析過(guò)程中，這些模型能夠整合歷史數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志等多元信息源，進(jìn)行復(fù)雜而深入的推理和分析。借助這種方法，安全團(tuán)隊(duì)能迅速鎖定攻擊源頭并追蹤攻擊路徑，進(jìn)而實(shí)施有效的防御策略。另外，大型模型還能結(jié)合威脅情報(bào)數(shù)據(jù)，高效識(shí)別不同攻擊行為間的聯(lián)系。這使得安全團(tuán)隊(duì)不僅能掌握單次攻擊事件的具體情況，還能從宏觀層面掌握攻擊者的背景信息及其采用的工具和技術(shù)。這種全面的視角對(duì)于防范未來(lái)的攻擊具有重要意義。當(dāng)前，大模型的多模態(tài)能力進(jìn)一步提升了其在攻擊溯源分析中的應(yīng)用價(jià)值。多模態(tài)能力指的是模型能夠處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、視頻等。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，這意味著安全團(tuán)隊(duì)可以借助大模型迅速構(gòu)建攻擊溯源圖，直觀地呈現(xiàn)攻擊事件的整體情況。同時(shí)，模型還能自動(dòng)關(guān)聯(lián)不同的事件、威脅行為和攻擊模式，幫助分析人員更好地理解事件的復(fù)雜性和威脅程度。以深信服安全GPT為例，這一工具通過(guò)運(yùn)用大模型技術(shù)，顯著提高了安全事件調(diào)查的效率。原本需要運(yùn)營(yíng)人員耗費(fèi)數(shù)小時(shí)才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需幾分鐘即可搞定。這不僅大幅提升了溯源效率，還有效縮小了受影響資產(chǎn)的范圍，減少了潛在的損失。

3 結(jié)束語(yǔ)

總之，網(wǎng)絡(luò)安全大模型可以高效整合各種來(lái)源和類型的異構(gòu)數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅的迅速識(shí)別和響應(yīng)，顯著增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的智能化程度。隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的持續(xù)演變和技術(shù)的不斷更新，網(wǎng)絡(luò)安全大模型在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型泛化能力和實(shí)時(shí)性需求等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。未來(lái)，隨著計(jì)算能力的提升、算法的優(yōu)化以及跨學(xué)科研究的深化，基于網(wǎng)絡(luò)安全大模型的防護(hù)技術(shù)將會(huì)變得更加成熟和完善。通過(guò)不斷地研究與創(chuàng)新，可以構(gòu)筑起更為堅(jiān)固的網(wǎng)絡(luò)防線，為數(shù)字時(shí)代的繁榮與穩(wěn)定打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]羅錦釗，孫玉龍，錢增志，等.人工智能大模型綜述及展望[J].無(wú)線電工程，2023，53（11）：2461-2472.

[2]紀(jì)沖，劉巖.基于半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)法的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)集成挖掘[J].計(jì)算機(jī)仿真，2021，38（07）：313-316.

[3]吳靜，陳侃.基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)安全模型的信息安全風(fēng)險(xiǎn)分析[J].集寧師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2022，44（05）：78-81.

[4]趙磊.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全縱深防護(hù)模型的建構(gòu)和應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護(hù)，2020（11）：168-170.

[5]夏潤(rùn)澤，李丕績(jī).ChatGPT大模型技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2023，38（05）：1017-1034.

[6]關(guān)欣，邵長(zhǎng)安.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過(guò)程模型建構(gòu)及數(shù)據(jù)問(wèn)題分析[J].圖書情報(bào)工作，2017，61（05）：50-56.