为什么网络安全领域需要GPT大模型技术的应用？

一方面，大模型技术的出现让攻击者可以更方便快捷地生成攻击工具和混淆攻击代码，有针对性地构造未知的高级攻击。目前安全设备对这种未知恶意样本的查杀能力较弱，很容易被攻击者绕过。而以往广泛应用于安全检测领域的AI机器学习小模型，只能用于单一的检测场景。小模型训练和研发效率低，误报率居高不下。

另一方面，在安全运行的工作中，人员的能力和精力仍然是一个巨大的瓶颈。即使是专家级的操作人员也会花费数小时甚至数天的时间来分析和判断高级安全威胁，在某些领域仍然会有不足之处。安全运行效率和效果的提高面临着很大的发展瓶颈。

深信面对攻击者利用大模型，防御者能力瓶颈难以突破的情况，防御者应该全面拥抱大模型，以智能反智能，以AI赋能防御，才能迎接大模型时代的安全挑战。我深信，安全GPT不仅具有广义的检测能力，还具有高质量的攻击解释能力，以及分析情况和生成处置建议的能力，可以提高高级威胁的检测率，降低误报率(误判安全告警的比例)，大大提高安全运营团队的能力水位，促进安全建设的有效性和效率。点击了解更多信息。