网络安全AI说

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各位CSO好,这是一档分享网络安全建设干货的双人对话播客,emm~和全麦面包一样干

  1. AI大模型如何给网络安全告警降噪?

    12/20/2025

    AI大模型如何给网络安全告警降噪?

    🎙️ 播客《AI大模型在网络安全告警降噪中的原理》Show Notes🍟核心主题解析AI大模型如何通过智能研判技术,从海量网络安全告警中精准识别真实威胁、过滤误报,提升安全运营效率。 🍟关键内容速览 技术原理总览安全大模型通过 客制学习Agent(学习客户业务行为)和 调查研判Agent(多维度关联分析)协同工作,将告警分为 黑(真实攻击)、白(误报)、灰(疑似行为)三类。双Agent架构保障实时处理海量告警,兼顾效率与准确性。 三大核心能力判黑:关联研判真实攻击通过历史基线、上下文行为、多维度数据(如告警表、事件表)交叉验证,举例说明如何识别恶意Payload执行、主机失陷等攻击。 案例:单包无法判断的恶意下载行为,通过关联后续数据包确认攻击成功。 判白:业务误报识别建立客户业务行为基线,自动识别持续性请求、相似URL接口、静态资源访问等正常业务,过滤90%以上误报。 脆弱性场景研判按访问方向(外对内/内对内/内对外)和攻击结果,细化研判逻辑,区分“脆弱性请求”与“脆弱性成功”。🍟部分引用资料🍟业内厂商参考 当前网络安全领域许多厂商均有推出类似的AI大模型,比如深信服、奇安信、安恒、360、腾讯云、阿里云等(排名不分先后)。其中一些厂商有SAAS版的服务,可以选择试用体验下。

    8 min
  2. AI反钓鱼,国内外最新进展及模型分析

    12/01/2025

    AI反钓鱼,国内外最新进展及模型分析

    选自公众号:AI与安全 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RYM7oGm7VCs-N3qRiEGKaA 难得见到如此全面的分析,原文更加精彩,推荐大家看看。 🎙️ 核心主题AI驱动的反钓鱼技术前沿发展,涵盖学术研究突破与国内外厂商实践案例,解析大模型在邮件安全领域的应用范式与技术挑战。 关键内容速览 反钓鱼技术演进史从规则匹配(SPF/DKIM校验)→ 传统机器学习(SVM/随机森林)→ 深度学习(CNN/RNN)→ 大模型时代(LLM/SLM多模态检测)的技术跃迁痛点解析:传统方法受限于人工特征工程,难以捕捉语义级社工攻击意图 学术研究双方案对比ChatSpamDetector(单模型) :流程:邮件解析→简化处理→结构化提示词→LLM判定(输出JSON结果含钓鱼概率/冒充品牌/判断理由)局限:对模型能力要求极高,单Agent误报率超20%(Llama2-70B实测数据)MultiPhishGuard(多智能体) :创新点:对抗代理生成变体邮件+Text/URL/Metadata三Agent协同检测+PPO强化学习优化权重优势:高对抗样本检出率提升15%,误报率降低至行业平均水平的1/3 国际厂商技术实践微软Defender for Office 365:混合架构:LLM(语义理解)+ SLM(Phi-3系列4B/7B模型,成本优化)核心能力:意图分析(如CEO冒充/工资欺诈判定)+ 威胁分类(10+细分场景标签)Proofpoint语义引擎:轻量化模型:0.3B参数专用模型(每2.5天更新),支持100+语言检测特色功能:OCR解析二维码钓鱼+行为AI引擎(发件人异常/URL信誉关联分析) 国内标杆方案(深信服)技术架构:8B多模态推理模型:支持图片/HTML/附件联动分析,集成OCR与浏览器自动化工具向量数据库优化:误报样本特征存储,相似度检索降低误报率至0.046%实战性能:硬件部署:双4090服务器日处理10万+邮件,检出精准率95.4%多模态案例:自动破解验证码→下载网盘恶意文件→沙箱动态分析 产业洞察 成本对比:训练8B模型需H100*50卡运行30天,安全语料标注成本占比超60%攻防趋势:大模型生成钓鱼邮件能力已超越人类红队,催生"AI护栏"防护需求

    12 min
  3. 安全运营的本质:分工的力量

    10/25/2025

    安全运营的本质:分工的力量

    本文选自公众号:0x727开源安全团队 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/IZ-DvbWxRraWXXLOquFu-w 很少看到如此精彩的理论思考,作者太牛逼了!!!!! 组织的安全运营水平,最直接表现在分工发展程度。任何新威胁与复杂性,只要不是已知威胁的重复,必然推动分工深化。分工深化,不是岗位调整,更是认知、协作、行动策略系统进化。它让运营面对未知挑战不再依赖偶然,而依靠整体的力量将复杂性、不确定性转化为可控,将潜在风险转化为可管理现实,将零散威胁转化为组织整体性的防御力量。 ——Micropoor 核心主题安全运营的本质在于科学分工,通过专业化协作将个体能力转化为系统防御力量,应对复杂威胁环境。 关键讨论点 分工的底层逻辑:亚当·斯密"别针工厂"案例:分工使效率提升240倍,类比安全运营中威胁情报、漏洞修复、事件响应等环节的协同价值。警惕"全能型工程师"陷阱:分工不足会导致认知过载与响应滞后。 多学科视角下的分工价值经济学:专业化技能、转换成本节约、规模经济(如SOC梯队分工)。社会学:从"机械团结"到"有机团结",红队/蓝队/情报团队的信任链条构建。管理学:动态能力理论——AI威胁催生AI安全分析师岗位,云计算推动DevSecOps分工。心理学:认知负荷调节与"自我决定理论"(胜任感、自主性、归属感缓解安全团队压力)。 实践落地建议:大型组织:细化岗位分工(如威胁情报、SOC、合规审计),建立跨团队协作流程。中小企业:借助云安全服务、MSSP实现社会化分工,聚焦核心能力建设。避坑指南:避免分工僵化,通过定期演练(如攻防对抗)检验协作有效性。

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