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《2024年安全大模型技術(shù)與市場研究報(bào)告》由北京賽博英杰科技有限公司編寫，深入分析了人工智能(AI)尤其是大語言模型(LLM)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用和影響。以下是報(bào)告的主要內(nèi)容：

1.AI在網(wǎng)絡(luò)安全的歷史應(yīng)用：報(bào)告回顧了AI技術(shù)如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法(包括SVM、決策樹等)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)了這些技術(shù)在惡意軟件檢測、入侵檢測系統(tǒng)、釣魚網(wǎng)站識(shí)別等方面的重要作用。

2.大模型帶來的新可能性：介紹了大模型技術(shù)如何提升自然語言處理能力、多種AI任務(wù)性能，以及在推理和邏輯方面的進(jìn)步。同時(shí)，指出了AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的新動(dòng)向。

3.產(chǎn)業(yè)界的熱點(diǎn)方向：分析了AI賦能的威脅檢測產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營、數(shù)據(jù)安全等方面的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，以及大模型技術(shù)在這些領(lǐng)域的具體應(yīng)用。

4.市場分析：對(duì)國外和國內(nèi)安全大模型代表性供應(yīng)商進(jìn)行了梳理，包括Anomali、Check Point、Cisco、CrowdStrike等，并分析了他們的產(chǎn)品和市場表現(xiàn)。

5.企業(yè)安全大模型能力評(píng)估：提出了評(píng)估企業(yè)安全大模型能力的緯度，包括安全能力、深度學(xué)習(xí)技術(shù)能力、基礎(chǔ)大模型能力等，并針對(duì)國內(nèi)部分網(wǎng)絡(luò)安全公司的安全大模型能力進(jìn)行了評(píng)估。

6.解決方案與案例：詳細(xì)介紹了360安全大模型、安恒恒腦安全大模型、金睛云華安全運(yùn)營智能體、深信服安全GPT、天融信天問安全大模型和中國電信安全見微安全大模型等解決方案和案例，展示了它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的效果。

7.未來展望：報(bào)告對(duì)AI技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的未來發(fā)展進(jìn)行了展望，強(qiáng)調(diào)了AI技術(shù)在提升安全運(yùn)營效率、降低誤報(bào)率、增強(qiáng)模型泛化能力和可解釋性等方面的潛力。

報(bào)告最后強(qiáng)調(diào)，盡管AI技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，但仍面臨誤報(bào)率高、數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性、模型泛化能力、可解釋性問題、實(shí)時(shí)性能以及人工智能自身的安全問題等挑戰(zhàn)。同時(shí)，人工智能人才的稀缺也是一個(gè)亟待解決的問題。