大模型赋能威胁情报：智能洞察网络威胁的未来之路
大模型赋能威胁情报：智能洞察网络威胁的未来之路
在网络空间日益复杂的对抗环境中，威胁情报已成为防御体系的关键基石。随着大模型技术的快速发展，其在网络安全领域的应用也日益广泛。本文将为您全面解析大模型在威胁情报生成、漏洞检测与修复、模糊测试、异常检测等方面的应用进展，展现大模型技术在网络安全领域的最新研究成果。
大模型在威胁情报生成中的应用
大模型在自然语言处理任务中表现出的卓越分析和总结能力，使其成为辅助生成和分析网络威胁情报（Cyber Threat Intelligence, CTI）的理想工具。Shaswata M等人提出了一个名为LocalIntel的框架，旨在通过大模型在查询全球与本地知识库后进行总结，向用户提供可靠的威胁情报。全球知识主要指CWE和CVE等来源的网络安全威胁报告，而本地知识则由组织根据实际需求定制，以补充全球知识。
大模型在漏洞检测与修复中的应用
Tanmay S等人讨论了大模型自动分析和总结软件供应链安全漏洞的能力。他们评估了大模型在69起失败案例的分类准确性方面的表现，结果显示大模型在数据全面的情况下具有一定的潜力，但在复杂领域仍未能完全取代人工分析师。Samaneh S等人评估了包括ChatGPT、GPT4all、Dolly等在内的各种大模型在威胁情报领域的表现。通过基于Twitter的开源情报（OSINT）数据集，研究评估了这些聊天机器人在二分类和命名实体识别（NER）任务中的能力。虽然大模型在二分类任务中表现良好，但在网络安全实体识别的NER任务中表现有限，显示出大模型在提升CTI应用方面还有改进空间。
大模型在威胁情报自动化处理中的应用
由于大多数威胁情报提供方以非结构化格式提供信息，Giuseppe S等人和Yuelin H等人提出了创新解决方案，以解决从非结构化信息中提取有用信息的普遍问题。前者设计了一个名为aCTIon的框架，包括下载/解析原始报告、使用大模型提取有用信息，并按照STIX标准导出结构化报告。后者构建了威胁情报知识图谱并微调大模型以实现自动化处理。
大模型在策略推理中的应用
为增强网络安全中的策略推理，Jiandong等人提出了Crimson系统，该系统利用大模型将CVE与MITRE ATT&CK技术联系起来，以改善威胁预判和防御。其核心思想是一个检索感知训练（Retrieval-Aware Training, RAT）过程，通过实时数据检索和领域特定的微调来精炼大模型，生成精确的网络安全策略，有效减少错误和虚构信息。Crimson通过提高模型的解释性和策略连贯性，为网络安全威胁情报提供了更具前瞻性的解决方案。
结语
大模型技术在网络安全领域的应用前景广阔，从威胁情报的智能生成，到漏洞检测与修复的精准优化，从模糊测试的效率革新，到异常检测的深度解析，大模型正在为网络安全行业带来全新的机遇与挑战。作为中国网络安全行业的技术创新领导厂商，山石网科始终以创新为核心驱动力，积极关注学术界的最新研究动态，深入探索大模型技术在网络安全中的前沿应用，致力于为客户提供更智能、更高效、更安全的解决方案。