在ChatGPT呈现全球现象级热度时，通用大语言模型技术已成为推动创新和变革的关键驱动力，对安全厂商以AI赋能安全，推动产业自动化、智能化发展持续提出更高的要求。

　　近日，绿盟科技300369）基于“人工智能+安全”多年积累的安全专业经验和高质量数据，正式推出《安全行业大模型 SecLLM技术白皮书》，分享其在安全行业大模型研发过程中所积累的最佳实践与经验教训，以期为安全行业提供“量身定制”的大模型解决方案。

　　以下为对线、ChatGPT在安全应用上的“适配性”如何？会遇到哪些问题？

　　ChatGPT给我们技术上带来很大的吸引力，但依旧有很多问题需要我们解决，如安全专业知识的缺乏、新型威胁和热点事件无法响应、数据隐私和安全性问题，大模型不可解性等等。安全专业知识的缺乏：例如当我们问海莲花时，chatGPT会告诉你是一种水生的植物，而安全人员的意图是想要了解海莲花是APT32攻击团伙的别名。

　　数据隐私和安全性：3月份，ChatGPT发生了数据泄露事件，暴露了部分ChatGPT使用者的个人信息，也就是chatGPT保留和处理了用户个人数据。而某公司员工通过ChatGPT泄露了公司的绝密数据，包括半导体设备测量数据等，都值得我们重视。

　　安全行业大模型从构建到应用这过程中涉及多方面的关键技术，总结为 “易”“快”“准”“安”四个方面。

　　提供一个便捷的人机交互接口。用户最容易感知的是用户接口，通过自然语言提问“如何保护我的网络免受DDoS攻击？”；大模型需要能够理解用户意图并给出相应的回答，包括相关的安全知识、建议和决策支持等。

　　客户有私有的安全数据，同时也需要考虑最新热点攻击事件等分析数据，这需要大模型服务提供可靠的实时数据和专业领域知识。

　　安全领域已有很多小模型、安全专家手上还有很多安全工具，不同安全产品和平台、云端服务等TCG体育，这些是否可以和大模型协同工作来一起解决安全问题。

　　安全行业大模型从构建到应用这过程突破很多关键技术同时，解决了很多难点问题。其中如安全训练数据的准备，应该说高质量安全语料的准备。1）安全领域安全事件、攻击记录和安全专家分析经验的数据非常有限。

　　2）同时安全数据包括结构化的日志信息、非结构化的文本、图片、网络流量等不同TCG体育，面临解决数据来源多样化、数据格式不一致等难题。

　　绿盟安全行业大模型一开始实验室研究，就和公司运营团队和安全战队捆绑在一起，研究内容直接应用实践，构建迭代优化的闭环，让模型可以自我学习和自我演进。主要应用包括：安全知识库，不仅训练的安全法律法规、安全技战术，还接入了安全知识图谱和实时热点等，尽可能做到知识库内容的准确和实时。

　　多源情报分析，高价值情报挖掘：整合多个不同来源的安全情报信息，对提供更准确、全面的威胁情报，帮助组织更好地应对安全威胁是非常有必要的。

　　在安全攻防中，通过大模型构建智能体，从历史数据和实时反馈中不断优化和更新攻击和防御技术，利用自身学习能力提高攻防智能化和适应性。

　　目前最多的就是作为安全运营助手 copilot，辅助安全运营人员，提升工作效率。为安全团队提供实时的辅助决策，推荐最佳响应方案，实现人机协同，进一步增强安全防御的智能化和及时性。

　　安全行业大小模型会并行很长一段时间，两者相辅相成，逐步提升。目前安全行业大模型关键技术研究和应用实践还处于早期阶段，未来值得学术界和工业界进一步的研究与探索，需要共同构建安全行业大模型技术生态，促进相关标准的制定和人才的培养，营造“人工智能+安全”智能安全融合的技术氛围，推动网络攻防的智能化和自动化，为安全保护带来了新的突破。

　　惠誉评级将信用挂钩票据（CLN）的11个评级从“AAAsf”下调至“AA+”

　　已有95家主力机构披露2023-06-30报告期持股数据，持仓量总计2.99亿股，占流通A股40.51%

　　近期的平均成本为9.65元。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况尚可，多数机构认为该股长期投资价值较高，投资者可加强关注。

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