向上吧,少年 发表于 2025-3-5 09:11
  
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。
zjwshenxian 发表于 2025-3-5 09:27
  
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?
其它厂商的同类型产品确实会存在误报的情况。按照目前技术发展的趋势,用真是数据训练出来的AI确实有可能可以正确识别绝大部分真实的攻击行为和正常文件的区别。
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?
最直接的方式是提升硬件性能,让AI能跑得动。如果可以优化算法让AI算的更快,那就可以从根本上缓解算力紧张的问题,在不追加投资的前提下应对更多威胁显得更加从容。

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?
我觉得预设蜜罐、自动追踪真实IP、自动识别攻击源身份可能更实用些
新手981388 发表于 2025-3-5 09:33
  
AI守护网络安全 ,难,其在安全领域的落地并非易事。
当代牛马 发表于 2025-3-5 09:36
  
1. AI“乱报警”问题及实战数据训练的作用
AI在网络安全中确实存在“乱报警”的情况,例如将正常文件误判为病毒。这种误报的原因可能包括数据集偏差、模型训练不足或噪声干扰。深信服使用真实攻击数据训练AI,这种“实战经验”对减少误报帮助很大。真实攻击数据能够帮助模型学习到更复杂的攻击模式,同时避免因数据偏差导致的误判。例如,经过良好训练的AI模型能够比传统基于规则的系统更准确地区分真实威胁和良性异常。

2. AI处理大量警报的技术及重要性
每天处理几十万条警报时,AI需要通过优化算法来提高处理速度,避免卡顿。这种技术对企业安全至关重要,因为它能确保安全系统在高负载下仍能高效运行。例如,AI系统能够快速扫描网络流量、系统日志等,及时发现潜在威胁。此外,优化算法还能减少误报率,让安全团队能够专注于真正的威胁。这不仅提高了安全运营效率,还能避免因误报导致的资源浪费。

3. AI预测攻击的有趣应用
如果AI能够预测攻击,将带来许多有趣且实用的应用:
提前阻止钓鱼邮件:AI可以通过分析邮件内容、链接和发送者行为,识别潜在的钓鱼邮件并提前拦截。例如,AI可以利用自然语言处理技术分析邮件文本,检测其中的异常。
自动修复系统漏洞:AI可以结合漏洞检测和修复技术,自动识别系统中的漏洞并生成修复方案。例如,通过深度学习模型,AI可以学习漏洞的特征并生成针对性的修复代码。
预测攻击路径并优化防御策略:AI可以分析攻击者的潜在路径,提前调整安全策略,增强系统防御。
实时监控和动态调整:AI能够持续监控网络环境,根据新的攻击模式自动调整检测和防御机制。

这些应用不仅能够提升企业的安全防护能力,还能减少安全运营的复杂性和成本。
dhf 发表于 2025-3-5 10:01
  
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。
韩_鹏 发表于 2025-3-5 10:29
  
感谢分享                                          
新手182831 发表于 2025-3-5 10:43
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识
我是路人甲55 发表于 2025-3-5 11:04
  
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。
KIKIRO 发表于 2025-3-5 11:30
  
想要AI不卡顿,硬件配置必须跟上啊
原鹏程 发表于 2025-3-5 16:10
  
如果AI能够预测攻击,将带来许多有趣且实用的应用场景,以下是一些可能的方向:

### 1. **提前阻止钓鱼邮件**
   - **实时检测与拦截**:AI可以分析邮件内容、发件人行为和上下文,识别潜在的钓鱼攻击,并在邮件到达用户收件箱前将其拦截。
   - **用户教育**:AI可以标记可疑邮件,并提醒用户注意潜在风险,甚至提供针对性的安全教育。

### 2. **自动修复系统漏洞**
   - **漏洞预测与修复**:AI可以分析代码、系统配置和网络行为,预测可能被利用的漏洞,并自动生成补丁或修复建议。
   - **主动防御**:在漏洞被公开或利用之前,AI可以提前部署防护措施,减少攻击面。

### 3. **网络攻击预测与防御**
   - **攻击路径预测**:AI可以分析网络流量和行为模式,预测潜在的攻击路径,并提前部署防御措施。
   - **自动化响应**:在检测到攻击迹象时,AI可以自动调整防火墙规则、隔离受感染设备或限制可疑流量。

### 4. **社交工程攻击防范**
   - **行为分析**:AI可以分析用户的社交行为和通信模式,识别异常活动(如假冒身份或诱导性信息),并发出警告。
   - **身份验证增强**:通过多因素认证和生物特征识别,AI可以防止攻击者利用社交工程手段获取敏感信息。

### 5. **物联网(IoT)安全**
   - **设备行为监控**:AI可以监控物联网设备的异常行为,预测潜在的攻击(如僵尸网络入侵),并自动隔离受感染的设备。
   - **固件更新管理**:AI可以预测设备漏洞并自动推送安全更新,确保物联网设备的安全性。

### 6. **金融欺诈预防**
   - **交易异常检测**:AI可以分析用户的交易模式,预测潜在的欺诈行为(如信用卡盗刷或洗钱),并实时阻止可疑交易。
   - **身份盗用防护**:通过分析用户行为,AI可以识别身份盗用行为并采取措施。

### 7. **物理安全增强**
   - **预测性监控**:在安防领域,AI可以分析监控视频和传感器数据,预测潜在的物理攻击(如入侵或破坏行为),并提前发出警报。
   - **自动化防御**:AI可以控制门禁系统、摄像头和其他安防设备,自动响应潜在威胁。

### 8. **供应链攻击防范**
   - **供应链风险预测**:AI可以分析供应链中的潜在风险(如恶意软件注入或供应商漏洞),并提前采取措施。
   - **自动化审计**:AI可以监控供应链中的软件和硬件,确保其安全性。

### 9. **心理战与信息战防御**
   - **虚假信息检测**:AI可以分析社交媒体和新闻内容,预测和识别虚假信息或宣传攻击,并提醒用户注意。
   - **舆论监控**:AI可以预测舆论攻击的趋势,帮助组织提前制定应对策略。

### 10. **游戏与虚拟世界安全**
   - **作弊行为预测**:在游戏或虚拟世界中,AI可以预测玩家的作弊行为(如外挂或脚本),并提前采取措施。
   - **虚拟资产保护**:AI可以监控虚拟经济中的异常交易,防止虚拟资产被盗或欺诈。

### 11. **医疗系统安全**
   - **医疗数据保护**:AI可以预测针对医疗系统的攻击(如勒索软件或数据泄露),并提前加强防护。
   - **设备安全监控**:AI可以监控医疗设备的运行状态,防止其被攻击者利用。

### 12. **自动驾驶与智能交通**
   - **车辆攻击预测**:AI可以预测针对自动驾驶汽车的网络攻击(如远程控制劫持),并提前部署防御措施。
   - **交通系统防护**:AI可以监控智能交通系统的安全性,防止攻击者破坏交通信号或诱导事故。

### 挑战与伦理问题
尽管这些应用前景广阔,但也面临一些挑战:
- **误报与漏报**:AI的预测可能不准确,导致误报(干扰正常活动)或漏报(未能阻止攻击)。
- **隐私问题**:AI需要大量数据进行分析,可能引发隐私泄露的风险。
- **伦理问题**:自动化防御可能导致误伤或滥用,需要制定严格的规则和监管机制。
总的来说,AI预测攻击的能力将极大地提升安全性,但也需要在技术、法律和伦理层面进行深入探讨和规范。

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