新手981388 发表于 2025-3-6 09:19
  
AI需要数据,给足数据了乱报警可以解决。
向上吧,少年 发表于 2025-3-6 09:21
  
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 2025-3-6 09:29
  
是的,AI“乱报警”的情况在实际应用中并不少见。这种现象通常被称为误报(False Positive),它会对用户体验和系统效率产生负面影响。例如,将正常的文件误判为病毒,可能会导致不必要的中断、资源浪费,甚至影响业务运行。
dhf 发表于 2025-3-6 09:47
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
当代牛马 发表于 2025-3-6 10:01
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
韩_鹏 发表于 2025-3-6 10:35
  
感谢分享                                                
恍恍惚惚 发表于 2025-3-6 10:59
  
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?
回答:
是的,AI 有时会误报正常文件为病毒,这种情况称为“误报”。深信服通过使用真实攻击数据训练 AI,可以显著减少误报。真实攻击数据提供了丰富的上下文和多样化的攻击模式,帮助 AI 更准确地识别真正的威胁,从而减少对正常文件的误判。这种“实战经验”对提高 AI 的准确性和可靠性非常有帮助。
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?
回答:
AI 能够处理大量警报而不卡顿,主要得益于优化的算法和高效的计算资源。深信服通过优化算法,使 AI 能够更快地处理和分析数据,从而确保系统在高负载下仍能稳定运行。这种技术对企业安全至关重要,因为它能够及时发现和响应潜在的威胁,减少安全事件的发生,保护企业的数据和资产安全。
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?
回答:
AI 能够预测攻击,可以带来许多有趣的应用,包括但不限于:
提前阻止钓鱼邮件:AI 可以通过分析邮件内容和发送者的特征,预测并阻止潜在的钓鱼邮件,保护用户免受网络钓鱼的威胁。
自动修复系统漏洞:AI 可以识别系统中的漏洞,并在攻击发生前自动修复,减少系统被攻击的风险。
实时监控和响应:AI 可以实时监控网络活动,及时发现并响应潜在的攻击,减少攻击的影响。
智能威胁情报:AI 可以分析大量的威胁情报数据,预测未来的攻击趋势,帮助企业提前做好防护措施。
P2Baby 发表于 2025-3-6 13:00
  
深信服通过AI算法优化,使得
1、AI系统能够在短时间内处理大量警报数据,这大大提高了企业的实时响应能力。
2、优化的算法可以更准确地识别真实威胁与虚假警报,降低误报率。
3、AI处理速度的提升意味着安全运营团队可以更加高效地应对各种安全事件,从而提升企业的整体安全防御水平。
4、提高AI处理速度可以减少安全运营团队所需的人力资源投入,从而降低企业的运营成本。
alittlemoth 发表于 2025-3-6 14:45
  
通过幻觉控制、性能优化与合规管控,保障模型稳定可靠。
火狐狸 发表于 2025-3-6 15:09
  
通过优化算法让AI算得更快,对企业安全具有多方面的重要意义,主要体现在以下几个维度:
1. 提升安全检测与响应效率
快速威胁检测:优化算法能够显著提升AI处理数据的速度,使其能够更高效地分析海量网络流量、系统日志等数据,快速识别潜在的安全威胁,如恶意软件、网络攻击等。
缩短响应时间:更快的AI算法可以使企业在检测到安全事件后迅速做出响应,将威胁的影响降到最低。例如,微软的Security Copilot通过优化AI算法,将安全事件的响应时间从传统的数天缩短至数小时甚至数分钟。
2. 增强安全防护能力
动态防御能力:优化后的AI算法能够更快地学习和适应新的攻击模式,及时调整防御策略,从而更好地应对复杂多变的安全威胁。
精准防御:更快的计算能力可以支持更复杂的模型和算法,提高威胁检测的准确性和可靠性,减少误报和漏报。
3. 降低安全运营成本
自动化与智能化:优化算法使AI能够更高效地执行安全任务,如自动化的威胁检测、漏洞修复等,减少了对人工的依赖,降低了安全运营的人力成本。
提高资源利用率:通过优化算法降低算力消耗,企业可以在有限的资源下实现更高效的安全防护。
4. 提升企业整体安全架构的韧性
冗余与备份:更快的AI算法可以支持多模型架构,即通过部署多个AI模型来增强系统的冗余性。当某一模型受到攻击或出现故障时,其他模型可以继续工作,确保系统的稳定性。
数据隐私保护:优化算法还可以结合隐私计算技术,如联邦学习,在保护数据隐私的同时实现高效的模型训练和优化

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