新手182831 发表于 2025-3-17 07:13
  
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新手182831 发表于 2025-3-17 07:14
  
前,为了应对DeepSeek官方的卡顿问题,许多用户尝试了结合硅基流动与ChatboxAI的方法。虽然这种方法在一定程度上缓解了卡顿,但新的问题又出现了——该组合无法联网。大家或许未曾料想到,联网功能在日常使用中竟是如此不可或缺。随后,DeepSeek官方恢复了联网功能,然而卡顿问题依旧如影随形,令人头疼不已。
王老师 发表于 2025-3-17 08:21
  
融合DeepSeek-R1大模型能力,实时检测高隐蔽攻击
jaky911 发表于 2025-3-17 08:24
  
不太准确,应该说让老板死心
韩_鹏 发表于 2025-3-17 08:29
  
感谢分享                                       
飞翔的苹果 发表于 2025-3-17 08:35
  
AI预测攻击的最实用功能包括实时性与高效性、准确性与智能性、自动化与持续性以及前瞻性与预测性。这些功能共同构成了AI在网络安全领域的强大优势,为构建智能、高效的网络安全防护体系提供了有力支持。
火狐狸 发表于 2025-3-17 08:38
  
你觉得AI预测攻击最实用的功能是什么?
1. 实时威胁检测与预警
实用性:这是AI预测攻击中最为关键的功能之一。通过实时分析网络流量、系统日志、用户行为等数据,AI能够快速识别异常模式,并在攻击发生之前或初期阶段发出警报。
应用场景:企业网络安全、关键基础设施保护等。例如,金融行业可以利用这一功能实时监控交易系统,防止欺诈和恶意入侵。
2. 攻击意图分析
实用性:AI不仅可以检测到攻击行为,还可以通过分析攻击者的策略、目标和行为模式,预测其可能的下一步行动。这种功能可以帮助安全团队提前部署防御措施。
应用场景:军事网络安全、高级持续性威胁(APT)防御等。例如,在面对复杂的APT攻击时,AI可以通过分析攻击者的意图,帮助安全人员提前切断攻击路径。
3. 自动响应与缓解
实用性:在检测到潜在攻击后,AI系统可以自动触发防御机制,如隔离受感染的设备、切断恶意网络连接或调整安全策略。这种自动化功能可以大大减少攻击造成的损失。
应用场景:大型企业网络、物联网(IoT)设备管理等。例如,智能家居系统可以通过AI自动隔离被入侵的设备,防止攻击扩散。
4. 零日攻击预测
实用性:零日漏洞是攻击者最常用的手段之一,因为它们通常没有已知的防御措施。AI可以通过分析漏洞利用模式、恶意软件行为等,提前预测可能出现的零日攻击。
应用场景:软件开发、网络安全研究等。例如,软件公司可以利用AI预测潜在的零日漏洞,提前修复漏洞,减少被攻击的风险。
5. 用户行为分析与异常检测
实用性:AI可以通过分析用户的正常行为模式,识别出异常行为(如内部人员的恶意操作或被入侵的账户)。这种功能对于防止内部威胁和账户劫持非常有效。
应用场景:企业内部安全监控、云服务提供商等。例如,银行可以通过分析用户登录行为,检测到异常登录尝试并及时阻止。
6. 威胁情报整合与共享
实用性:AI可以整合来自不同来源的威胁情报,包括全球网络攻击数据、恶意软件样本、漏洞信息等,并通过机器学习算法提取有价值的信息,为安全团队提供全面的威胁视图。
应用场景:网络安全服务提供商、跨国企业等。例如,网络安全公司可以通过AI整合全球威胁情报,为客户提供更精准的安全服务。
7. 自适应学习与模型更新
实用性:攻击手段不断演变,AI系统需要能够持续学习和更新模型以应对新的威胁。自适应学习功能可以让AI系统根据新的攻击模式自动调整检测策略。
应用场景:所有需要长期安全防护的场景,如金融、医疗、政府机构等。例如,医疗机构可以通过自适应学习的AI系统,应对不断变化的医疗设备攻击威胁。
总结
从实用性的角度来看,实时威胁检测与预警可能是最基础且关键的功能,因为它能够直接保护系统免受攻击。然而,其他功能如攻击意图分析、自动响应与缓解等也同样重要,它们可以进一步增强系统的防御能力。具体选择哪种功能作为“最实用”,需要根据实际应用场景和安全需求来决定。
0010 发表于 2025-3-17 08:44
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
韩_鹏 发表于 2025-3-17 08:48
  
感谢分享                                       
阿勒泰 发表于 2025-3-17 08:48
  

用60万条真实攻击数据 训练出来的AI,我觉得会减少一些误报,但是攻击形式也在迭代,需要不停的去喂数据,来更新AI的能力才可以,让AI保持与时俱进,让技术人员保持不停学习,共同进步,将是一段时间内需要努力的方向。

个人微薄见解,希望大佬指正。

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