网泰王晓庆 发表于 2025-3-13 13:35
  
问题 1

    AI “乱报警” 情况:在实际应用中,AI 确实可能出现 “乱报警” 的情况,将正常文件误判为病毒是较为常见的一种表现。这主要是因为 AI 模型的训练数据存在偏差、模型复杂度不够或者对新出现的正常文件类型缺乏足够的学习和识别能力等原因导致。
    真实攻击数据训练的作用:使用真实攻击数据训练 AI 对减少误报有较大帮助。真实攻击数据能够让 AI 更准确地学习到攻击行为的特征,从而更精准地区分正常行为和攻击行为。通过大量真实攻击数据的训练,AI 可以不断优化对各种攻击模式的识别能力,降低将正常文件或行为误判为异常的概率。同时,真实攻击数据还能帮助 AI 及时适应新出现的攻击手段,提高模型的泛化能力和准确性,进而有效减少误报情况的发生。

问题 2

    AI 处理大量警报不卡顿的原理:AI 要做到每天处理几十万条警报而不卡顿,除了优化算法让计算速度更快外,还需要依靠高效的硬件架构、合理的数据存储和管理方式以及先进的并行计算技术等。优化算法可以提高 AI 模型的运算效率,减少处理每条警报的时间,从而能够在单位时间内处理更多的警报。
    优化算法技术的重要性:这种技术对于企业安全至关重要。首先,它能够确保企业的安全防护系统及时、准确地处理大量的安全警报,不会因为数据量过大而出现延误或漏报的情况,从而有效保障企业网络环境的安全。其次,快速的处理能力可以让企业安全人员及时响应和处理安全事件,降低安全事件对企业造成的损失。此外,高效的 AI 处理技术还能提高企业安全运营的效率,减少人力成本和资源浪费,使企业能够更专注于核心业务的发展。

问题 3

    提前阻止钓鱼邮件:如果 AI 能预测攻击,提前阻止钓鱼邮件是一个很有价值的应用。AI 可以通过分析邮件的发件人、内容、链接等特征,结合历史钓鱼邮件数据和实时的威胁情报,提前识别出潜在的钓鱼邮件,并将其拦截在企业网络之外,避免员工受到钓鱼邮件的欺骗,从而保护企业的敏感信息和资产安全。
    自动修复系统漏洞:AI 预测攻击后自动修复系统漏洞也是一个有趣且具有重要意义的应用。AI 可以根据对潜在攻击的预测,分析出系统中可能存在的漏洞,并自动调用相应的修复程序或更新补丁,及时修复漏洞,防止攻击者利用这些漏洞入侵企业系统。这样可以大大提高企业系统的安全性和稳定性,减少人工修复漏洞的时间和成本,同时也能降低因漏洞未及时修复而导致安全事件发生的风险。
    其他应用:除了上述应用外,AI 预测攻击还可以应用于实时调整网络访问策略,根据预测的攻击类型和目标,动态地限制或允许某些网络流量,以防止攻击的扩散;还可以用于提前准备应急响应计划,当预测到可能发生的攻击时,自动启动相应的应急预案,包括通知相关人员、准备备用系统等,提高企业应对安全事件的能力。
zaixian 发表于 2025-3-13 13:40
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
路还远 发表于 2025-3-13 14:29
  
每日一学,坚持打卡。
新手981388 发表于 2025-3-13 16:29
  
DeepSeek-R1 推理型就是这解决这种问题的。
admin专属 发表于 2025-3-13 18:16
  
一、海量告警处理的性能瓶颈与挑战
数据洪峰压力

日均告警量:50万~100万条(约5.8~11.5条/秒持续峰值)

单条数据体积:日志类告警约2KB,流量类告警约10KB,日均数据总量可达 5~10GB

实时性要求

从告警生成到响应决策需控制在 3秒内(金融行业要求≤1秒)

资源消耗矛盾

传统规则引擎处理100万条/天的CPU占用率超 70%,AI模型推理则需额外 20% GPU资源
linuxer 发表于 2025-3-13 20:40
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
alittlemoth 发表于 2025-3-14 00:10
  
AI 误报的原因
1.数据偏差:训练数据可能缺乏多样性或代表性,导致 AI 在面对新场景时无法准确判断。
2.过拟合:模型可能过于适应训练数据中的特定模式,而未能泛化到真实环境。
3.复杂性增加:随着攻击手段不断演变,正常行为与异常行为之间的界限变得模糊,增加了误判的可能性。
4.动态环境:网络环境和用户行为的变化可能导致模型无法及时调整。
新手182831 发表于 2025-3-14 07:18
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
实习19857 发表于 2025-3-14 08:41
  
AI 怎么做到不卡顿
答:疯狂加卡 哈哈
向上吧,少年 发表于 2025-3-14 09:04
  
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。

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