人工智能大模型降低了网络安全运营的成本,提高了效率
科技日报记者 张佳星。人工 过去,大模低网网络安全运营商经常收到“虚假警报”。型降效率一些无关紧要的络安“提示”和“危险”往往需要手动调查。由于真正的全运危险可能不容忽视,网络安全运营商占用了大量的成本时间。如何更智能地减少“假警报”的提高数量,即减少误报率? “通过前期5000万样本数据测试和人工智能大模型技术的人工应用,我们的大模低网高级威胁检测率达到95.7%,误报率(安全报警中的型降效率错误比例)仅为4.3%。5月18日,络安深信科技董事长何分享了人工智能大模型技术的全运积极扩展和应用,以及高级威胁检测、成本安全监测调查和热点漏洞调查带来的提高效率提高。 何朝曦表示,人工人工智能大模型催化了人工智能在各个行业和领域的应用。在数字时代,大模型 除了更有效地解决传统问题外,专业数据还可以迸发出解决新时代问题的新范式。为此,通过整合“大模型算法”,深信自主研发安全大模型 威胁情报 通过不断强化学习,可以对每个用户的环境进行个性化诊断,快速调优迭代。 “目前,攻击者已经利用人工智能大模型快速构建攻击工具。“深信科技研发总经理梁景波等深信安全攻防专家在演示XDR平台上安全大模型技术应用的效果时表示,“当攻防对抗不断升级时,智能对抗智能是未来的发展方向。”。 在演示中,通过简单的对话,安全操作人员可以快速检测高级威胁,监测具体的安全事件,调查热门漏洞,轻松快速地进行闭环操作。过去,用户完成安全事件调查需要3-6个小时,但现在只需要5-10分钟。在发现安全事件时,也可以通过大型安全模型进行简单、快速的判断和分析。实验证明,大型安全模型具有5年的安全专家水平经验。经过多轮验证测试的综合分析,我们相信安全模型可以大大简化约30%的安全操作。 此外,深信科技坚持网络安全和数据安全的底线,确保数据不出境,在合规的前提下实施匿名和去识别策略,坚决不使用能够识别特定用户的信息,确保数据不交换。 (图片由受访者提供)。
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