新手981388 发表于 2025-3-15 15:46
  
AI预测攻击最实用的功能包括:

1. **提前拦截**:通过分析网络流量和用户行为,AI能识别潜在威胁并提前拦截,防止攻击发生。例如,检测异常登录或DDoS攻击迹象。

2. **自动修复**:AI可自动识别系统漏洞并修复,减少人为延迟。例如,自动修补软件漏洞或调整防火墙规则。

3. **行为分析**:AI通过分析用户和设备行为,识别异常模式,如内部威胁或账户劫持,并发出警报或采取措施。

4. **威胁情报整合**:AI整合全球威胁情报,识别新型攻击模式,帮助组织及时更新防御策略。

5. **伪装陷阱(蜜罐)**:AI可部署伪装系统诱骗攻击者,分析其行为以改进防御措施。

6. **预测性分析**:AI通过历史数据和机器学习预测未来攻击趋势,帮助组织提前部署防御。

7. **自动化响应**:AI能自动响应攻击,如隔离受感染设备或阻止恶意IP,减少响应时间。

8. **用户身份验证**:AI通过行为生物特征增强身份验证,检测异常登录并触发二次验证。

这些功能共同提升了网络安全的主动性和响应速度,减少了攻击成功的可能性。
王老师 发表于 2025-3-15 15:57
  
使用60万条真实攻击数据训练的AI系统确实可以显著提升其对实际网络威胁的识别能力。这种“实战经验”对于减少误报率和提高检测准确性具有重要意义,主要原因如下:

丰富性:大量的真实攻击数据能够涵盖广泛的攻击类型、手段和模式,使AI模型能够学习到不同攻击特征,从而更准确地识别潜在威胁。
上下文理解:通过分析大量真实案例,AI不仅能识别已知威胁,还能更好地理解正常行为与异常行为之间的细微差别,这有助于区分真正的攻击企图和合法活动,进而降低误报率。
持续学习与适应:现代AI安全系统通常采用机器学习技术,允许它们根据新出现的数据不断更新自己的知识库。这意味着随着时间推移,系统的性能会逐步优化,更加精准地应对新兴威胁。
复杂环境适应性:不同的组织可能面临各异的安全挑战,而基于广泛数据集训练出来的AI系统更能适应多样化的部署场景,提供定制化的防护策略。
然而,尽管有这些优点,重要的是要注意,没有任何一个安全解决方案是完美的。即使经过大规模数据训练的AI也可能存在一定的局限性,例如面对完全新颖的攻击手法时可能表现不佳。因此,将AI驱动的安全工具与其他传统防御措施相结合,形成多层次的安全策略,依然是最佳实践。此外,定期审查和调整AI系统的输出结果,确保其持续有效性和可靠性也是非常重要的。
当代牛马 发表于 2025-3-15 16:17
  
1、AI“乱报警”现象及原因
       在实际应用中,AI确实存在“乱报警”的现象,比如误封正常操作、误杀文件等。这主要是因为AI模型在训练过程中,可能没有充分学习到正常操作和恶意行为之间的细微差别,导致其在判断时出现偏差。此外,AI模型在面对新型攻击或复杂环境时,也可能因为缺乏足够的训练数据而误判。
2、深信服AI的“实战经验”对减少误报的作用
       深信服的AI使用了60万条真实攻击数据进行训练,这种“实战经验”确实有助于减少误报。大量真实攻击数据的训练,可以让AI模型更好地理解攻击的特征和模式,从而在检测时更准确地识别真正的威胁。例如,深信服安全GPT通过数据融合、误报过滤等方式,将海量告警消减率提高到99.75%,并能精准生成安全事件。这种基于真实攻击数据的训练,使AI在面对复杂攻击时能够更准确地进行判断,减少误报。
3、安全系统卡顿时的选择
       如果安全系统总是卡顿,我不会选择“眼不见为净”,因为安全防护的重要性不容忽视,及时发现和处理安全威胁是保障系统安全的关键。相反,我会考虑换一个更快、更高效的AI工具。因为一个响应迅速、性能稳定的AI工具,不仅能提高安全检测的效率,还能更好地保障系统的安全。比如,深信服安全GPT通过优化算法和模型结构,实现了高效的检测和分析,能够在短时间内处理大量数据并给出准确的判断。
4、AI预测攻击最实用的功能
      AI预测攻击最实用的功能是提前拦截。提前拦截可以在攻击发生之前就阻止其进行,从而有效保护系统免受损害。例如,AI可以通过分析网络流量和用户行为,预测潜在的攻击行为,并在攻击真正发生之前采取措施进行拦截。这种功能不仅能够减少攻击带来的损失,还能提高系统的整体安全性。此外,提前拦截还能与其他功能如自动修复、伪装陷阱等结合使用,形成更全面的安全防护体系。
dhf 发表于 2025-3-15 18:41
  
1. 提升识别准确率
大量真实攻击数据让AI模型学会识别各种攻击模式和特征。例如,面对常见的SQL注入攻击,AI能精准捕捉其行为特征,从而准确判断风险。与未经过实战数据训练的模型相比,深信服的AI在识别攻击时更精准,误报率大幅降低。
2. 增强泛化能力
真实攻击数据包含多样化的场景和变种。AI通过学习这些数据,能够适应不同环境下的攻击。即使面对新型攻击,AI也能凭借已有的经验进行识别,进一步降低误报率。
3. 优化算法和模型
在训练过程中,深信服不断调整模型参数、改进特征提取方法、增强模型鲁棒性。这些优化措施让AI在处理复杂数据时更高效、更精准,从而有效减少误报。
4. 结合专家经验
深信服不仅依赖AI的自动识别能力,还引入安全专家的经验。专家可以对AI的识别结果进行审核和验证,确保准确性。同时,专家的经验也为AI的训练和优化提供了指导,进一步提升性能。
5. 实际应用成效显著
深信服的安全托管方案已取得显著成效。例如,其云端安全GPT大模型与专家协同工作,能够精准识别攻击事件并快速响应。这种高效、准确的安全防护能力,正是得益于AI的“实战经验”和持续优化。
总结
深信服通过真实攻击数据训练AI,显著提升了识别准确率、泛化能力和模型性能,并结合专家经验进一步优化安全系统。这些措施共同作用,大幅减少了误报,提升了安全防护的效率和可靠性。
dhf 发表于 2025-3-15 19:22
  
深信服利用60万条真实攻击数据来训练AI,这种基于“实战经验”的做法在很大程度上能够减少误报。以下是对此观点的分析:
一、提高识别准确率
通过大量真实攻击数据的训练,AI模型能够学习到各种攻击模式、特征和行为。这种深度学习和模式识别能力使得AI在面对类似攻击时能够更准确地识别出真正的风险事件。因此,相较于未经大量真实数据训练的AI模型,深信服的AI在识别准确率上会有显著提升,从而减少误报情况。
二、增强泛化能力
真实攻击数据通常包含多样化的攻击场景和变种。通过训练,AI模型能够对这些多样化的攻击场景进行学习和理解,从而增强其在不同环境下的泛化能力。这意味着即使面对新的或未知的攻击变种,AI也能够基于其学习到的知识和经验进行准确识别,进一步降低误报率。
三、优化算法和模型
在训练过程中,深信服可能会不断优化算法和模型结构,以提高其处理复杂数据和识别攻击的能力。这种优化过程通常包括调整模型参数、改进特征提取方法、增强模型鲁棒性等。通过不断优化,AI模型的性能会得到进一步提升,从而更有效地减少误报。
四、结合专家经验和知识
除了依赖AI模型的自动识别能力外,深信服还可能结合安全专家的经验和知识来进一步优化其安全系统。安全专家可以对AI模型的识别结果进行人工审核和验证,确保识别的准确性和可靠性。同时,专家的经验和知识也可以用于指导AI模型的训练和优化过程,进一步提高其性能。
五、实际应用效果
从实际应用效果来看,深信服的安全托管方案已经取得了显著成效。例如,其云端安全GPT大模型与云端安全专家协同工作,能够精准生成真实攻击事件,并实现高效的事件分析研判和攻击遏制。这种高效、准确的安全防护能力在很大程度上得益于AI模型的“实战经验”和不断优化。
综上所述,深信服利用60万条真实攻击数据来训练AI的做法能够显著提高识别准确率、增强泛化能力、优化算法和模型结构,并结合专家经验和知识来进一步优化其安全系统。这些措施共同作用下,能够大幅度减少误报情况,提高安全防护的效率和可靠性。
实习19857 发表于 2025-3-15 20:28
  
能减少误报 但还是会存在误报
SnowWolf 发表于 2025-3-15 20:45
  
ac af来一套,基本上解决了大多问题
是小鲤鱼哦 发表于 2025-3-15 20:46
  
深信服AI的“实战经验”对减少误报的作用
       深信服的AI使用了60万条真实攻击数据进行训练,这种“实战经验”确实有助于减少误报。大量真实攻击数据的训练,可以让AI模型更好地理解攻击的特征和模式,从而在检测时更准确地识别真正的威胁。例如,深信服安全GPT通过数据融合、误报过滤等方式,将海量告警消减率提高到99.75%,并能精准生成安全事件。这种基于真实攻击数据的训练,使AI在面对复杂攻击时能够更准确地进行判断,减少误报。
小西北 发表于 2025-3-15 21:14
  
除了依赖AI模型的自动识别能力外,深信服还可能结合安全专家的经验和知识来进一步优化其安全系统。安全专家可以对AI模型的识别结果进行人工审核和验证,确保识别的准确性和可靠性。同时,专家的经验和知识也可以用于指导AI模型的训练和优化过程,进一步提高其性能。
日出 发表于 2025-3-15 21:16
  
结合专家经验和知识
除了依赖AI模型的自动识别能力外,深信服还可能结合安全专家的经验和知识来进一步优化其安全系统。安全专家可以对AI模型的识别结果进行人工审核和验证,确保识别的准确性和可靠性。同时,专家的经验和知识也可以用于指导AI模型的训练和优化过程,进一步提高其性能。

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