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基于大模型的安全运营质效
提升实践
演讲人：包沉浮
目录
01背景和挑战02系统设计与实践
03未来展望
01
背景和挑战
大模型时代的网络安全
大模型加速社会数字化、智能化转型的同时，也带来更严峻的网络安全挑战
大模型的规模引发新的安全风险大模型技术可被用于网络攻击
•算力、数据、算法的规模持续爆发•大模型生成恶意代码和自动化攻击
•系统复杂度和场景应用的丰富度持续增长•利用生成内容进行社会工程攻击
•引入新风险类型的同时，传统安全风险倍增•绕过传统安全防护和检测机制
大模型为网络安全行业带来机遇
微软SecurityCopilot安全运营
数据安全
深信服XDR+GPT
开发安全
网络安全大模型在
奇安信Q+GPT厂商的x安全领域的邮件安全
大模型产品应用场景
360安全大模型自动化渗透测试
…
…
大模型在安全运营场景的潜在应用
安全运营：通过技术、流程和人员协同工作，持续监控、检测、预防和响应各种网络安全威胁的过程，确保组织的系统、
数据和网络的安全
告警研判响应止损溯源调查修复加固报告生成
对告警进行研判分析对事件进行响应止损对安全事件分析还原提供修复加固建议生成事件报告
调查事件始末
告警研判-百度安全运营核心环节
20+1,000+100,000+
告警来源大类告警规则每天新增告警
OA:EDR、邮件、AV、AD、NTA等等仅Splunk规则800+无效告警多
IDC:HIDS、RASP、蜜罐等等Yara规则、自定义脚本等多种规则类真实攻击很可能淹没于其中
型需安全专家手动研判分析
生产网（IDC）多级纵深威胁感知及防御对抗
主机60w+、容器数量1000w+
四层边界七层边界主机系统容器环境应用进程服务层
办公网（OA）
设备数量10w+
告警研判质效难以保障
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