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          深信服安全GPT獲金融大模型應用“十佳卓越獎”

          發布日期: 2024-05-07

                由中關村西城園管委會、北京市西城區總工會、北京金融科技產業聯盟和北京金融信息化研究所主辦,清華大學人工智能研究院支持,全球金融科技大會系列活動大模型金融應用創新與實踐大賽頒獎儀式舉辦。作為此次大模型金融應用創新與實踐大賽十佳卓越獎中唯一一個網絡安全垂直領域的大模型,深信服安全GPT入選十佳卓越獎。

                據悉,此次大賽收到了來自39家機構的68份應用實踐報告,經過前期初賽評審,共有25項應用實踐入圍終審。深信服安全 GPT 作為國內首個通過深度合成服務算法備案的安全大模型,可協助金融機構完成流量檢測、事件解析、安全建議生成、安全事件處置等復雜工作,秒級閉環、百倍提效,從檢測能力和安全運營工作上賦能組織,對抗外部強敵。

          深信服安全GPT運營大模型演進藍圖

          金融機構信息系統復雜、網絡邊界分散、風險點位眾多,風險暴露面大,對威脅檢測防御能力要求高,傳統檢測引擎難以應對外部高對抗、高隱蔽的攻擊手段。

          深信服安全GPT可以作為檢測引擎,賦能態勢感知、端點安全等傳統安全設備,具備對未知攻擊的意圖理解、異常判定、混淆還原能力,在流量威脅檢測和主機側釣魚攻擊檢測上都取得突破性的效果。

          深信服通過知識蒸餾、模型量化、模型剪枝、Attention機制優化等,將安全GPT推理性能提升50倍,實現了在實際網絡環境中,針對實時流量的實時檢測。安全GPT檢測大模型能夠發現混淆、編碼類高繞過流量,并針對Web漏洞有良好檢出效果,具有較強Web 0day漏洞檢測能力,同時針對攻擊成功研判具有較高準確率。

          釣魚攻擊的難防在于,從技術角度看,釣魚郵件與正常郵件無異,普通人難以識別,而高混淆和形式多變的釣魚攻擊也難以用規則進行定義。安全GPT 基于對自然語言的泛化理解能力,能夠對郵件和文件內容背后的意圖進行綜合評估和研判,就像聘請了一個懂攻防、懂技術、懂人情世故的防釣魚“安全專家”實時防守一樣,實現釣魚事件的精準檢測和處置。

          通過3萬高對抗釣魚郵件、100萬白郵件檢測,對比傳統解決方案,安全GPT釣魚攻擊檢出率從15.7%飛升至91.4%,誤報率從0.15%降低至0.046%,效果超越傳統方案數倍。

          隨著金融行業數字化轉型步入深水區,銀行面臨的網絡安全數據規模和復雜性不斷增加,在網絡安全專業技術人員少,能力精力也存在瓶頸的前提下,如何對海量網絡安全告警進行快速分析研判,定位真實攻擊及高效響應處置?安全GPT給出了新的答案。

          據了解,安全GPT通過自然語言對話的方式提供符合安全人員運營水平的差異化建議和運營路徑,承載 80% 安全運營操作,將海量告警的分析處置過程壓縮到數分鐘內,賦能初級安全工程師在5分鐘內對單一高級威脅進行閉環,將日常安全運營所花費的時間減少90%以上。

          截至目前,安全GPT已累計在130多家企業真實環境測試和應用,幫助金融、能源、政府機關等行業用戶提升安全人員實際分析水平和處置效率。


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