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騰訊云安全年度產品發布會現場不止是騰訊,微軟的Microsoft Security Copilot、阿里云安全大模型、360安全大模型、深信服安全GPT、安恒科技AI恒腦、奇安信Q-GPT安全機器人等產品的涌現,足以說明大模型與安全行業的結合已經成為一個新趨勢。據奇安信集團總裁吳云坤介紹,目前奇安信推出的Q-GPT安全大模型已經在安全運營、事件響應、攻防演練等場景中進行大量實踐驗證,大幅度提升了相關應用場景的安全能力和效率。比如在安全運營場景下,經過初步測算,Q-GPT大模型每分鐘可以研判16條告警,是安全專家平均水平的16倍;年運營效率可以達到人工運營的70倍。“安全大模型的不斷進化將驅動安全運營從人工時代進入全自動運營時代。”周荃表示。不過從現階段來看,工業領域安全交互產品本質上仍停留在信息交換層面。很多工業設計包括產品體驗設計更多都是提高信息反饋的及時性、準確性、豐富度,幫助安全運營人員拿到信息以后能夠快速準確地做出下一步決策和判斷。他指出,下一步,如果能把安全大模型應用在產品交互、安全能力建設、安全服務等各個方面,將大大提升安全運營效率。比如,基于大模型,讓用戶通過更簡單的操作,甚至對話的形式直接使用安全產品。再比如,嘗試利用大模型對安全規則進行泛化和變種,提升安全漏洞的檢出率。安全大模型最終演化為一個真正的安全智能體后,安全運營人員使用安全產品時只需針對確定性的事情提出一個目標,AI就能完成余下的工作。工業大模型要遵循安全原則工業場景有其特殊性,一方面工業制造業關乎國計民生,是經濟和產業發展的基本盤。另一方面,這個領域極其復雜且細碎,目前國內規模以上工業企業數量超過40萬家,覆蓋41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類,其中存在著大量的場景和業務痛點。工業安全的重要性毋庸置疑。尤其是經過多年的發展,工業企業加速上云,完成了不少場景的智能化升級。大模型的到來,在為這個領域帶來新機遇的同時也帶來了更多安全挑戰。“工業級大模型應用可以解決安全生產力短缺的問題,但大模型技術是一把‘雙刃劍’,需要以大模型應用安全作為生產力輸出的前提和基礎。然而,當前大多數大模型應用無法真正解決網絡安全生產力問題。”吳云坤表示。他建議,安全大模型達到工業級應用,需要滿足三個關鍵條件。一是需要高質量知識數據、專家隊伍、實戰經驗和場景支撐;二是必須基于多種安全任務的強化學習和頂尖專家的反饋訓練;三是要面向安全生產場景中的任務和應用強化實戰能力。像奇安信推出的大模型衛士,便可以防范大模型應用中數據投喂造成的敏感數據泄露、避免觸發數據跨境安全監管紅線、建立身份識別與溯源機制,對企業的大模型應用進行安全管控。
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