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AI+網絡安全, 賦能網絡安全實現產業升級

來源: 興業證券編輯: 創澤時間:2023/9/5 主題: 其他[ 加盟]

AI 技術提高檢索、分析能力,助力網絡安全實現產業升級。

從 AI 賦能網絡安全 的角度看,

1)信息檢索方麵,首先 AI 憑借其高算力的特點能夠提前發現潛在威 脅特征,進行漏洞自動挖掘;自然語言理解技術能夠幫助用戶自動提取威脅情報, 同時各類 AI 模型能夠為分析、檢測潛在威脅提供支持;

2)安全性分析方麵,在 AI 技術的助力下,一些諸如網絡攻防策略、密碼/協議/係統安全性分析等更深層、 更基礎的問題也將更高效地完成;

3)運營效率方麵,基於 AI 的安全運營智能助 手等新應用的誕生,能夠有效緩解客服等人員的工作強度,降低企業對於此類人員的需求,提高整體運營效率。

綜合來看,憑借 AI 技術,安防產業在信息檢索、 分析、效率等多方麵都將迎來大幅提升,產業整體在功能性、性價比等方麵與之 前截然不同。

代表性公司

1 天融信

公司在惡意樣本、風險信息、威脅知識、安全情報等方麵具有多年的安全數據積累,從 2019 年起,應用 AI 技術,陸 續發布了融入 AI 技術的防火牆、入侵防禦、僵木蠕監測、沙箱、大數據分析、態勢感知、EDR、數據防泄漏、智能 內網威脅分析等多款創新型產品。基於大模型技術,在惡意樣本檢測與分析、攻擊行為發現與溯源、安全情報推理與 生成、自動化漏洞挖掘與評估、智能化安全服務與運營等方向形成了豐富技術成果。

2 奇安信

在人工智能賦能安全領域,公司長期致力於研究 AI 技術在網絡安全領域中的應用,尤其在網絡安全、計算機視覺、 自然語言處理、惡意樣本識別等方向提升產品智能化水平。奇安信在國內最早將深度學習技術成功引入流量識別領 域。目前,公司已申請人工智能技術賦能安全方向的國家發明專利百餘項,研究成果已經廣泛應用於公司產品中,在 數據挖掘、異常檢測、複雜網絡分析中都成功使用了深度學習和機器學習技術。

3 啟明星辰

人工智能賦能安全一直是公司重點探索的方向,公司自主研發的人工智能安全建模和賦能平台,被威脅檢測、安全大 數據分析、威脅情報、UEBA 等多個產品廣泛采用,全麵提升了安全數據治理、安全模型構建、模型安全檢測、模型 推理賦能等能力,實現了基於 ModelOps 和 AIOps 的人工智能應用快速搭建、模型全生命周期管理和多重賦能,助力 網絡安全分析技術、流量檢測技術、威脅檢測技術等實現智能化。在公司的安全運營中心服務中,形成基於人工智能 技術的智能化安全運營解決方案,開發了以全生命周期人工智能安全服務、運營為目標的 AI 安全研發運營一體化平 台。基於多年對自然語言理解、自然語言處理、大數據分析、智能化處理方麵的智算能力和安全運營經驗,於 2022 年 發布了“PanguBot 盤小古”安全智慧生命體。






AI+安防,助力構建安防新形態

生成式AI能夠通過智能圖像分析,人車識別等技術,能夠實現缺失信息的還原以及優化監控效率等;根據指示自動生成代碼並實現完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

在內容生成方麵生成式 AI 擁有強大的數字內容孿生編輯 作能力;在人機交互方麵改變了信息交流的方式,企業辦公效率將會大幅提高

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AI2.0階段相比AI1.0階段有以下幾點顯著變化:一是任務類型由封閉場景轉向開放任務; 二是數據處理模態由單一模態轉向多模態;三是模型類型由判別式模型轉向生成式模型

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AI大模型的發展為人類工作和生活的提質增效帶來了重要的積極影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積極的影響

大模型訓練參數規模量級最高或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大於100億的模型;國際領先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上;百度研發的Ernie和華為研發的盤古是國內大模型參數規模的領先者

大語言模型研發的關鍵影響要素

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數據資源,資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素

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