【社区to talk】第11期，AI时代，中小企业如何轻松搞定网络安全？

随着AI技术爆发式发展，网络攻击正变得更快、更隐蔽、更致命——钓鱼攻击激增1265%，勒索软件攻击量增长18%，而中小企业因人力不足、经验有限，往往成为“待宰羔羊”。
如何破局？ 深信服推出「云端安全GPT大模型+专家」安全托管方案：

• 60万条日志 → 8条真实攻击事件，仅需39.5分钟，效率提升百倍
• 重大攻击15分钟遏制，处置闭环率100%
• 零部署成本，AI与专家协同，告警精准率99%

  
  

  
  
  
  

方案核心亮点

[size=16.002px]     1、AI+专家双擎驱动

• 安全GPT秒级解析攻击代码、关联攻击链，告警消减率99.75%
• 云端专家基于实战经验二次研判，漏判误判归零
  2、效果颠覆传统
• 传统检测需“多人多天”，深信服仅需“分钟级”生成事件
• 融合DeepSeek-R1大模型能力，实时检测高隐蔽攻击
  3、安全策略实时进化
• 新威胁5-10分钟同步全球用户，智安飞轮“越用越强”
  4、中小企业零负担
• 无需部署、训练成本，云端开箱即用

  
  
  
  

「本期话题来啦！」

• 你遇到过AI“乱报警”吗？（比如误封正常操作、误杀文件）
• 深信服的AI用 60万条真实攻击数据 训练，相当于让AI“见过世面”。你觉得这种“实战经验”能减少误报吗？
• 如果安全系统总是卡顿，你会选择“眼不见为净”，还是换一个更快的AI工具？
• 你觉得AI预测攻击最实用的功能是什么？（比如提前拦截、自动修复、伪装陷阱…）

  
  

  
  
  
  

【畅聊时间】

2025年3月11日-3月18日

【本期奖励】
1、优秀回复奖：凡回复的内容，被管理员设置为优秀回复的，即可获得300S豆打赏！

2、最高人气奖：被管理员设置为优秀回复并且点赞数最多的用户，可获得800S豆奖励（要求点赞数至少在10条以上）

上期话题回顾：【社区to talk】第10期，AI守护网络安全！DeepSeek-R1如何让黑客无处遁形？


希望大佬们积极回复一下望各位不吝赐教。

快说， 多少钱，让我死心！

ac af来一套，基本上解决了大多问题

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。