大模型在基础安全领域的探索-林伟壕.pdf

1、安世加安世加安世加安世加安世加安世加大模型概述基础安全领域概述大模型在安全领域的应用可行性落地方案延伸阅读安世加安世加安世加安世加安世加安世加大模型概述基础概念与技术原理安世加安世加安世加安世加安世加安世加基础概念人工智能深度学习有监督学习无监督学习强化学习半监督学习机器学习逻辑回归决策树聚类K均值聚类联合训练半监督支持向量机Q-Learning深度强化学习大型语言模型应用LLM（自然语言处理、计算机视觉、机器人学）训练数据模型参数算法（模型结构）算力（GPU等）CNN卷积神经网络RNN循环神经网络GAN生成对抗网络GNN图神经网络DBN深度信念网络Transformer变换器AutoEnco

2、der自编码器DCN深度卷积网络一种用于理解和生成人类语言的人工智能技术安世加安世加安世加安世加安世加安世加技术原理2017年Google机器翻译团队发表论文：Attention is All You Need，提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的面貌。主要观点总结如下（LLM总结）：1.自注意力机制的重要性自注意力机制（Self-Attention）足以让模型理解序列中的长距离依赖关系，而无需使用传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。这一发现极大地简化了模型结构，提高了计算效率。2.Transformer模型的提出基于自注意力机制，论文提出

3、了Transformer模型。该模型完全由自注意力层和前馈神经网络层组成，摒弃了RNN和CNN中的循环和卷积操作。Transformer模型通过并行计算实现了高效的训练，并且能够处理任意长度的输入序列。3.多头注意力机制为了增强模型的表达能力，论文引入了多头注意力机制（Multi-Head Attention）。这种机制允许模型在不同的表示子空间中同时关注输入序列的不同部分，从而捕捉到更丰富的上下文信息。4.位置编码的引入由于Transformer模型没有内置的顺序感知能力，论文通过引入位置编码（Positional Encoding）来解决这一问题。位置编码为每个输入位置提供了一个唯一的向量

4、表示，使得模型能够区分不同位置的输入。5.实验结果论文通过在多个NLP任务上的实验验证了Transformer模型的有效性。结果表明，Transformer在机器翻译、语言建模等任务上取得了显著的性能提升，并且训练速度更快。安世加安世加安世加安世加安世加安世加技术原理Transformer主要用于将一种语言的文本或多模态翻译成另一种语言（数据）的模型，逐字逐句地接受一段文本，然后预测文章接下来的内容。这种预测呈现为概率分布形式涵盖了很多可能接下来出现的文字片段。这个过程就是通过重复的预测和选取来生成文本，也就是模型会逐字地生成文本，运行的后台能看到它在选择每个新词时的底层概率分布。安世加安世加

5、安世加安世加安世加安世加基础安全领域场景概述安全领域划分、重难点安世加安世加安世加安世加安世加安世加领域划分安全领域基础安全网络安全DDoS攻防研发安全漏洞攻防数据安全敏感数据识别信息安全业务安全安世加安世加安世加安世加安世加安世加重难点 培训难以贯彻始终 文化难以深入人心安全意识与文化 可以流程闭环，但不能举一反三，从根源治理安全漏洞管理 可以有编码规范，也可以有工具支持，但效率与准召率难以差强人意安全编码 逻辑漏洞TOP1 检测与规避，老大难问题认证与授权 扫描器做不了的，只能堆人力安全测试与评估 告警噪声太多，运营人员疲于奔命安全监控与响应 第三方安全管控浮于表面 软件供应链治理长路漫漫

6、第三方和软件供应链研发安全安世加安世加安世加安世加安世加安世加重难点 需要建立在强数据治理之上 当前低准召率问题仍突出数据分类和标识 方案成熟，主要是存量改造成本高数据加密 从数据全生命周期的角度看，效果有限数据访问控制 从数据全生命周期的角度看，效果有限数据泄露防护 方案成熟，主要是存量改造成本高数据脱敏和匿名化 规范的不明确性合规性和法规同研发安全第三方和供应链安全 异常事件发现难度高 告警噪声太多，运营人员疲于奔命安全监控和响应数据安全安世加安世加安世加安世加安世加安世加大模型在安全领域的应用可行性原因、进展、完全基于提示工程的验证过程安世加安世加