王老师 发表于 2025-3-8 09:51
  
随着网络安全威胁的复杂化与智能化,传统安全防御手段逐渐显得力不从心。2025年,DeepSeek-R1作为具备深度推理能力的开源大模型崭露头角,其强大的逻辑思维能力和优秀的交互体验引发了AI技术革命。然而,在网络安全领域的实际应用中,DeepSeek-R1面临着多重挑战。

四大关键挑战
知识精准性
挑战:确保模型在细分场景中的研判准确率至关重要。不同的行业和应用场景对安全的需求各异,如何让模型能够精准地理解和适应这些特定场景是一个重大考验。
解决方案:通过数据优化和精细化标注来增强模型的知识储备和理解能力。同时,利用领域专家的经验进行模型校正,提高特定场景下的研判准确性。
攻防适配性
挑战:在实战环境中,需要平衡发散思维与高检出、低误报之间的关系。攻击手段层出不穷,而防御策略必须灵活且高效。
解决方案:采用对抗训练方法,模拟真实的攻击场景,提升模型识别新型威胁的能力。结合机器学习与规则引擎,形成多层次的安全防护体系,降低误报率。
性能 Scalability
挑战:面对日均数十万甚至更多的告警信息,系统需要具备强大的实时处理能力。这不仅考验着计算资源的有效利用,也对系统的稳定性提出了更高要求。
解决方案:优化算法以减少计算开销,利用分布式计算框架实现负载均衡。此外,引入智能过滤机制,优先处理高风险告警,从而有效管理性能瓶颈问题。
产品无缝衔接
挑战:简单地将AI模型接入现有系统往往难以达到预期效果,真正实现交互体验的深度融合是成功的关键。
解决方案:设计人性化的用户界面(UI)和用户体验(UX),使得操作更加直观便捷。加强前后端开发团队的合作,确保各组件间的高效协同工作。同时,持续收集用户反馈并快速迭代改进产品。
深信服基于上述挑战,探索出了DeepSeek-R1与网络安全深度融合的技术路径。通过数据优化、模型驯化与系统工程的方法,逐步克服了这些障碍,为构建更智能、更高效的网络安全防护体系奠定了坚实的基础。
新手981388 发表于 2025-3-8 10:00
  
深信服通过三大核心能力给出解决方案:

    垂域数据积累
    模型驯化技术
    AI 系统工程
很好,可靠。
wyh 发表于 2025-3-8 11:06
  
如果 AI 能预测攻击,确实会带来许多有趣且极具价值的应用,除了提前阻止钓鱼邮件、自动修复系统漏洞外,还有以下多个方面:
网络安全领域
实时入侵检测与防御:AI 可以通过分析网络流量、用户行为等大量数据,预测潜在的网络入侵行为,在黑客发动攻击前就自动触发防御机制,如阻断可疑的 IP 访问、限制特定端口的连接等,从而大大提高网络的安全性。
恶意软件防范:通过对软件的行为模式、代码特征等进行分析,AI 能够预测某个软件是否具有潜在的恶意行为,在恶意软件安装或运行之前就将其拦截,避免病毒、木马等对系统造成损害。
账号安全保护:分析用户账号的登录地点、时间、操作行为等数据,AI 可以预测是否存在账号被盗用的风险。一旦发现异常迹象,立即采取措施,如要求用户进行身份验证、暂时冻结账号等,防止账号被恶意利用。
工业与能源领域
关键基础设施防护:对于电力、交通、水利等关键基础设施,AI 可以预测针对这些设施的网络攻击或物理攻击,提前加强防护措施,如启动备用系统、加强安防监控等,确保基础设施的稳定运行,避免因攻击导致的大面积停电、交通瘫痪等严重后果。
工业控制系统安全:在工业生产中,AI 可以预测针对工业控制系统的攻击,提前调整系统参数、加强访问控制,防止黑客通过攻击工业控制系统来干扰生产流程、破坏设备,保障工业生产的安全和高效。
金融领域
金融欺诈防范:AI 通过分析大量的金融交易数据、用户行为数据等,预测可能的金融欺诈行为,如信用卡盗刷、网络贷款欺诈等。在欺诈行为发生前,及时通知用户并采取措施冻结账户、拦截交易,保护用户的资金安全。
证券市场风险预警:结合市场数据、企业财务数据、宏观经济数据等多维度信息,AI 可以预测证券市场中可能存在的恶意操纵市场、内幕交易等行为,提前发出风险预警,维护证券市场的公平和稳定。
智能交通领域
车联网安全保障:在车联网环境下,AI 可以预测针对车辆的网络攻击,如黑客试图控制车辆的自动驾驶系统、刹车系统等。提前采取措施进行防范,保障车辆行驶安全,避免交通事故的发生。
交通系统攻击防范:对于智能交通系统中的交通信号控制、智能停车系统等,AI 能够预测潜在的攻击行为,提前优化系统配置、加强安全防护,确保交通系统的正常运行,避免交通混乱。
dhf 发表于 2025-3-8 14:05
  
1、你遇到过 AI “乱报警” 的情况吗?比如把正常文件误判为病毒。深信服用真实攻击数据训练 AI,你觉得这种 “实战经验” 对减少误报帮助大吗?
这个很正常,其实就是AI本身的幻觉。
2、每天处理几十万条警报,AI 怎么做到不卡顿?深信服通过优化算法让 AI 算得更快,你觉得这种技术对企业安全有多重要?
如果能做到不卡顿,同时大量的降噪,将大大的释放人力。
3、如果 AI 能预测攻击,你觉得会有哪些有趣的应用?比如提前阻止钓鱼邮件,或者自动修复系统漏洞?
AI预测攻击,其实还是需要大量的安全专家的知识库去学习,蒸馏。不过钓鱼邮件可以用语义分析去弄,自动修复漏洞还是不可靠,毕竟不是所有的漏洞都是可以去修复的。
实习19857 发表于 2025-3-8 17:07
  
如果AI可以防守 那AI还可以进攻 怎么解?
向上吧,少年 发表于 2025-3-8 22:16
  
垂域数据积累:依托 500 + 用户深度应用、50 + 高对抗实战、4000+MSS 用户反馈,构建行业数据与专家经验池。
模型驯化技术:通过幻觉控制、性能优化与合规管控,保障模型稳定可靠。
AI 系统工程:搭建高吞吐、高可用架构,实现规模化落地,已在钓鱼检测、数据安全等场景中突破实战效果。
不离不弃 发表于 2025-3-9 00:28
  
好好学习,天天向上。
alittlemoth 发表于 2025-3-9 00:41
  
结合多种检测技术(如签名匹配、行为分析、机器学习等),形成多层次的防护体系,减少单一技术带来的误判风险。
王老师 发表于 2025-3-9 09:13
  
深信服用真实攻击数据训练 AI 的确是一种非常有效的减少误报的方式。这种方法不仅能让 AI 模型具备更强的实战能力,还能显著提升其准确性和可靠性。然而,减少误报还需要结合多种技术和策略,形成一个完整的闭环优化流程。只有这样,才能真正实现高效、精准的安全防护!
新手182831 发表于 2025-3-9 10:11
  
‌1反射放大攻击检测‌
通过分析NTP、SSDP等协议的流量特征,识别伪造IP地址的反射攻击行为,并联动防火墙进行实时阻断‌3。
‌HTTP代理攻击溯源‌
针对利用代理服务器隐藏真实IP的攻击流量,采用TCP指纹识别+请求行为分析技术,精准定位攻击源‌35。
‌僵尸网络行为建模‌
基于Mirai变种僵尸网络的C2服务器通信模式,构建动态流量基线,对异常带宽占用和协议滥用实现秒级响应‌3。

发表新帖
热门标签
全部标签>
每日一问
新版本体验
纪元平台
GIF动图学习
功能体验
标准化排查
产品连连看
安装部署配置
高手请过招
安全效果
社区新周刊
测试报告
【 社区to talk】
每周精选
信服课堂视频
答题自测
技术笔记
西北区每日一问
畅聊IT
专家问答
技术圆桌
在线直播
MVP
网络基础知识
升级
安全攻防
上网策略
日志审计
问题分析处理
流量管理
每日一记
运维工具
用户认证
原创分享
解决方案
sangfor周刊
VPN 对接
项目案例
SANGFOR资讯
专家分享
技术顾问
信服故事
SDP百科
功能咨询
终端接入
授权
设备维护
资源访问
地址转换
虚拟机
存储
迁移
排障笔记本
产品预警公告
玩转零信任
S豆商城资讯
技术争霸赛
「智能机器人」
追光者计划
2023技术争霸赛专题
卧龙计划
华北区拉练
天逸直播
以战代练
秒懂零信任
技术晨报
平台使用
技术盲盒
山东区技术晨报
文档捉虫
齐鲁TV
华北区交付直播
2024年技术争霸赛
北京区每日一练
场景专题
故障笔记
排障那些事
升级&主动服务
高频问题集锦
POC测试案例
全能先锋系列
云化安全能力
专家说
热门活动
产品动态
行业实践
产品解析
关键解决方案

本版版主

2372
1673
39

发帖

粉丝

关注

本版达人

七嘴八舌bar

本周分享达人