中圖分類號：TN915.08；TP309 文獻標志碼：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)的迅猛進步，網(wǎng)絡(luò)安全問題愈發(fā)突出，成為限制數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。面對日益復雜且隱蔽的網(wǎng)絡(luò)攻擊，傳統(tǒng)的安全防護措施，如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等，已逐漸顯得捉襟見肘。近年來，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。大模型因卓越的計算能力和數(shù)據(jù)處理能力，成為增強網(wǎng)絡(luò)安全防護的關(guān)鍵工具。大模型一般指那些參數(shù)龐大且功能強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如GPT系列和BERT等。這些模型通過在大量數(shù)據(jù)上的訓練，能夠掌握豐富的語義和特征表達方式，在自然語言處理、計算機視覺等多個領(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)安全防護的一個新領(lǐng)域。

網(wǎng)絡(luò)安全大模型概述

大模型是對大算力、大數(shù)據(jù)與強算法進行融合，隨著高性能芯片算力逐步增強，訓練數(shù)據(jù)集不斷擴大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越復雜，大模型也更加先進。大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一種大型語言模型，也包括視覺大模型、多模態(tài)大模型等。大模型的功能比較強大，如語義分析、代碼理解和復雜推理，在網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域得到了日益廣泛的應用。大模型能力特征包括以下幾點：

一是語義分析能力。大模型能夠?qū)ι舷挛恼Z義進行理解與分析，準確解讀文本含義、上下文聯(lián)系及語義信息，將文本數(shù)據(jù)內(nèi)關(guān)聯(lián)性與相似性識別出來，達到文本關(guān)聯(lián)與聚類等效果。在應對網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面，文本特征涉及威脅情報、異常流量監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包等均體現(xiàn)出文本特征。對此可以通過發(fā)揮大模型語義分析能力，完成深入開發(fā)，為實現(xiàn)威脅情報共享、異常流量檢測等目標創(chuàng)造條件。

二是代碼理解能力。大模型近年來受到各界關(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)模代碼庫中完成預訓練，可以掌握代碼語法規(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)計模式和漏洞模式進行準確識別，與現(xiàn)有知識進行結(jié)合。通過這種方式，針對代碼結(jié)構(gòu)相似的情況，大模型可以對其含義進行準確理解，查出潛在安全隱患。

三是復雜推理能力。這是與小模型進行區(qū)分的關(guān)鍵標志，大模型在思維鏈（ChainofThought，CoT）訓練中表現(xiàn)出較強的能力。大模型對復雜問題進行分解，從解決多個小問題出發(fā)，最終將準確答案推導出來。在網(wǎng)絡(luò)安全防護過程中，需要利用大模型這項能力進行攻擊溯源與響應處置，以確保對攻擊路徑與目標進行自動化追蹤，在響應處理方面也能達到自主化。

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

2.1威脅情報分析

威脅情報分析在網(wǎng)絡(luò)安全中占據(jù)關(guān)鍵位置，涵蓋從各類安全組織、情報機構(gòu)及企業(yè)搜集、分析和闡釋威脅信息的過程。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。借助大型機器學習模型對這些數(shù)據(jù)進行語義理解和關(guān)聯(lián)分析，能夠分析出來源間存在的共同點與相互聯(lián)系，最終構(gòu)建起較為完整的威脅情報圖譜。這樣的圖譜不僅有助于識別潛在威脅和攻擊者，還能推動不同實體間的信息共享與協(xié)作。比如，某安全團隊發(fā)現(xiàn)追蹤的某一威脅與另一機構(gòu)已解決的問題存在關(guān)聯(lián)。通過分享這一發(fā)現(xiàn)，雙方都能更迅速地應對威脅，降低重復勞動的風險。此外，大模型能夠生成針對安全團隊關(guān)注點的分析摘要[2]。這意味著安全分析師可以根據(jù)自身需求定制報告，只需要關(guān)注重要的信息。這樣可以提升威脅情報分析的速度和效率，讓分析師能夠更加迅速地做出決策并采取相應行動。微軟的SecurityCopilot是一款已經(jīng)具備事件描述摘要功能的工具。運用自然語言處理技術(shù)來分析安全事件的背景信息，并生成簡潔清晰的總結(jié)。這樣，安全團隊可以迅速掌握事件的核心內(nèi)容，而不必耗費大量時間去查閱原始數(shù)據(jù)。

2.2異常流量檢測

在當前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，異常流量檢測是網(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和升級，傳統(tǒng)的異常流量檢測方法已顯得力不從心，難以應對日益復雜的網(wǎng)絡(luò)威脅。因此，通過大模型完成網(wǎng)絡(luò)日志與流量數(shù)據(jù)的聚類分析，對比正常行為模式后，對異常流量進行準確識別，成為一種有效的解決策略。大模型具備強大的數(shù)據(jù)處理和學習能力，能夠深入挖掘和分析海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，進而識別潛在的異常流量。通過聚類網(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的精準度，還降低了誤報率，為運營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性和擴展能力。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)，大模型能夠通過持續(xù)地學習與更新，適應新的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和攻擊方式，進而提升異常流量檢測的效果。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)

在當前的數(shù)字化時代，網(wǎng)絡(luò)攻擊行為愈發(fā)頻繁，給企業(yè)和個人帶來了極大的安全隱患。為應對這一挑戰(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能力。其中，大模型技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全防護中的應用逐漸成為研究熱點。通過代碼對比、執(zhí)行路徑分析及威脅情報的分析共享，大模型能夠有效識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，從而增強對網(wǎng)絡(luò)攻擊的偵測能力[4。首先，大模型通過代碼比對方式對已知攻擊模式與工具進行識別。在網(wǎng)絡(luò)攻擊中，攻擊者通常會采用一些已知的攻擊代碼或工具進行攻擊。通過將這些攻擊代碼與正常代碼進行對比，大模型可以精確地識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測未來出現(xiàn)的攻擊手段。其次，大模型對代碼與執(zhí)行路徑進行分析，可以識別各種惡意代碼和攻擊行為的情況。在程序運行期間，執(zhí)行路徑的選擇往往會直接影響到程序的行為。通過對執(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，大模型還能夠通過分析代碼的結(jié)構(gòu)、語法等特征，進一步識別出潛在的安全隱患。最后，借助威脅情報的分析與共享功能，大模型可以將其與威脅情報數(shù)據(jù)庫完成對比與匹配，分析大量數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的關(guān)聯(lián)性和威脅信號。威脅情報涵蓋了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)攻擊者、攻擊手法及攻擊對象等多方面的信息。通過收集、整理和分析這些數(shù)據(jù)，可以為網(wǎng)絡(luò)安全防護提供強大的支持。大模型能夠運用威脅情報的分析共享功能，將其分析結(jié)果與已知的威脅情報相對照，從而識別出一些不易察覺的攻擊活動和潛在的安全隱患。

2.4漏洞利用排查

在網(wǎng)絡(luò)防護過程中，排查漏洞利用是一項重要的任務。為了提升漏洞排查的效率和精確度，大模型技術(shù)被廣泛運用于這一領(lǐng)域。采取對代碼靜態(tài)與動態(tài)分析方式，大模型識別出潛在安全隱患、風險點以及不當使用方法，進而幫助安全團隊迅速發(fā)現(xiàn)并修復漏洞。大模型能夠理解代碼的語法規(guī)則、API調(diào)用以及數(shù)據(jù)流動[5。通過深入分析代碼，大模型可以識別導致漏洞的代碼片段，例如常見的緩沖區(qū)溢出、SQL注入等問題。此外，大模型還能夠依據(jù)API調(diào)用路徑和數(shù)據(jù)流動路徑，并結(jié)合資產(chǎn)管理系統(tǒng)，自動檢測受此影響的IP服務器和系統(tǒng)資產(chǎn)。這大大提高了漏洞檢測的效率，減少了人工干預的需求。在面對重大開源漏洞（如Log4j）時，大模型同樣能發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過對漏洞相關(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間。對企業(yè)而言，這意味著能夠在最短時間內(nèi)采取必要的防護措施，降低潛在的安全風險。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景功能。通過使用深信服安全GPT，企業(yè)可以實現(xiàn)對漏洞的自動化排查和修復，提高網(wǎng)絡(luò)安全防御能力。同時，深信服安全GPT還具備持續(xù)學習和優(yōu)化的能力，隨著時間的推移，其漏洞排查的準確性和效率將不斷提高。

2.5攻擊溯源分析

在當今日益復雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，攻擊溯源分析已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要任務之一。隨著技術(shù)的進步，攻擊者的手段愈發(fā)高明，攻擊行為也變得更加隱秘和復雜。因此，采用先進的技術(shù)手段提升溯源分析的效率和準確性顯得尤為重要。在這方面，大模型的應用為安全團隊提供了強有力的支持。大型模型，尤其是那些基于人工智能的深度學習模型，擅長處理和分析海量數(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，進行復雜而深入的推理和分析。借助這種方法，安全團隊能迅速鎖定攻擊源頭并追蹤攻擊路徑，進而實施有效的防御策略。另外，大型模型還能結(jié)合威脅情報數(shù)據(jù)，高效識別不同攻擊行為間的聯(lián)系。這使得安全團隊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)。這種全面的視角對于防范未來的攻擊具有重要意義。當前，大模型的多模態(tài)能力進一步提升了其在攻擊溯源分析中的應用價值。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，這意味著安全團隊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，模型還能自動關(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雜性和威脅程度。以深信服安全GPT為例，這一工具通過運用大模型技術(shù)，顯著提高了安全事件調(diào)查的效率。原本需要運營人員耗費數(shù)小時才能完成的任務，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

總之，網(wǎng)絡(luò)安全大模型可以高效整合各種來源和類型的異構(gòu)數(shù)據(jù)，運用先進的機器學習算法，實現(xiàn)對未知威脅的迅速識別和響應，顯著增強了網(wǎng)絡(luò)安全防護的智能化程度。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、模型泛化能力和實時性需求等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。未來，隨著計算能力的提升、算法的優(yōu)化以及跨學科研究的深化，基于網(wǎng)絡(luò)安全大模型的防護技術(shù)將會變得更加成熟和完善。通過不斷地研究與創(chuàng)新，可以構(gòu)筑起更為堅固的網(wǎng)絡(luò)防線，為數(shù)字時代的繁榮與穩(wěn)定打下堅實基礎(chǔ)。

參考文獻

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

[2]紀沖，劉巖.基于半監(jiān)督深度學習法的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)集成挖掘[J].計算機仿真，2021，38（07）：313-316.

[3]吳靜，陳侃.基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)安全模型的信息安全風險分析[J].集寧師范學院學報，2022，44（05）：78-81.

[4]趙磊.計算機網(wǎng)絡(luò)信息安全縱深防護模型的建構(gòu)和應用[J].電腦編程技巧與維護，2020（11）：168-170.

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

[6]關(guān)欣，邵長安.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應用的過程模型建構(gòu)及數(shù)據(jù)問題分析[J].圖書情報工作，2017，61（05）：50-56.