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AI+網絡安全, 賦能網絡安全實現產業升級

來源:興業證券     編輯:創澤   時間:2023/9/5   主題:其他 [加盟]

AI 技術提高檢索、分析能力,助力網絡安全實現產業升級。

從 AI 賦能網絡安全 的角度看,

1)信息檢索方面,首先 AI 憑借其高算力的特點能夠提前發現潛在威 脅特征,進行漏洞自動挖掘;自然語言理解技術能夠幫助用戶自動提取威脅情報, 同時各類 AI 模型能夠為分析、檢測潛在威脅提供支持;

2)安全性分析方面,在 AI 技術的助力下,一些諸如網絡攻防策略、密碼/協議/系統安全性分析等更深層、 更基礎的問題也將更高效地完成;

3)運營效率方面,基于 AI 的安全運營智能助 手等新應用的誕生,能夠有效緩解客服等人員的工作強度,降低企業對于此類人員的需求,提高整體運營效率。

綜合來看,憑借 AI 技術,安防產業在信息檢索、 分析、效率等多方面都將迎來大幅提升,產業整體在功能性、性價比等方面與之 前截然不同。

代表性公司

1 天融信

公司在惡意樣本、風險信息、威脅知識、安全情報等方面具有多年的安全數據積累,從 2019 年起,應用 AI 技術,陸 續發布了融入 AI 技術的防火墻、入侵防御、僵木蠕監測、沙箱、大數據分析、態勢感知、EDR、數據防泄漏、智能 內網威脅分析等多款創新型產品。基于大模型技術,在惡意樣本檢測與分析、攻擊行為發現與溯源、安全情報推理與 生成、自動化漏洞挖掘與評估、智能化安全服務與運營等方向形成了豐富技術成果。

2 奇安信

在人工智能賦能安全領域,公司長期致力于研究 AI 技術在網絡安全領域中的應用,尤其在網絡安全、計算機視覺、 自然語言處理、惡意樣本識別等方向提升產品智能化水平。奇安信在國內最早將深度學習技術成功引入流量識別領 域。目前,公司已申請人工智能技術賦能安全方向的國家發明專利百余項,研究成果已經廣泛應用于公司產品中,在 數據挖掘、異常檢測、復雜網絡分析中都成功使用了深度學習和機器學習技術。

3 啟明星辰

人工智能賦能安全一直是公司重點探索的方向,公司自主研發的人工智能安全建模和賦能平臺,被威脅檢測、安全大 數據分析、威脅情報、UEBA 等多個產品廣泛采用,全面提升了安全數據治理、安全模型構建、模型安全檢測、模型 推理賦能等能力,實現了基于 ModelOps 和 AIOps 的人工智能應用快速搭建、模型全生命周期管理和多重賦能,助力 網絡安全分析技術、流量檢測技術、威脅檢測技術等實現智能化。在公司的安全運營中心服務中,形成基于人工智能 技術的智能化安全運營解決方案,開發了以全生命周期人工智能安全服務、運營為目標的 AI 安全研發運營一體化平 臺。基于多年對自然語言理解、自然語言處理、大數據分析、智能化處理方面的智算能力和安全運營經驗,于 2022 年 發布了“PanguBot 盤小古”安全智慧生命體。






AI+安防,助力構建安防新形態

生成式AI能夠通過智能圖像分析,人車識別等技術,能夠實現缺失信息的還原以及優化監控效率等;根據指示自動生成代碼并實現完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

在內容生成方面生成式 AI 擁有強大的數字內容孿生編輯 作能力;在人機交互方面改變了信息交流的方式,企業辦公效率將會大幅提高

商湯大模型倫理原則與實踐白皮書:日日新,思無邪

AI2.0階段相比AI1.0階段有以下幾點顯著變化:一是任務類型由封閉場景轉向開放任務; 二是數據處理模態由單一模態轉向多模態;三是模型類型由判別式模型轉向生成式模型

新華社研究院發布《人工智能大模型體驗報告2.0》

AI大模型的發展為人類工作和生活的提質增效帶來了重要的積極影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積極的影響

大模型訓練參數規模量級最高或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大于100億的模型;國際領先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上;百度研發的Ernie和華為研發的盤古是國內大模型參數規模的領先者

大語言模型研發的關鍵影響要素

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數據資源,資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素

大規模語言模型發展經過三階段在2023年進⼊爆發階段

大語言模型誕生階段Transformer神經網絡架構;探索階段GPT-2發布并部分開源;大語言模型爆發階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發布

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小藍助力中國郵政儲蓄銀行打造創新型多模態生物科技賦能銀行智慧網點驛站,擔任無人柜臺客服角色,可實現銀行無柜員自助運行

中國移動天津公司、亞信科技:“天工”AIGC智慧客服虛擬數字人解決方案

天工虛擬數字人每月提升新業務辦理量2000余筆,提升人員工作效率80%,模型查準率達90%,查全率達70%,平均月收入提升200萬元

AI的應用場景有:消費端、產業端和多個行業

生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作,有助于促進消費端需求提升,2022年我國AI產業規模達到1958億元,AI的產品形態和應用邊界不斷拓寬

CHATGPTAI掀起AI浪潮助力制造業發展

OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網絡,其能勝任高情商對話,生成代碼,構思劇本和小說等多個場景,將人機對話推向新的高度,引爆新一輪的AI熱潮

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指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量,可持續交付作為核心邏輯,系統性梳理 MLOps 概念內涵,發展過程,落地挑戰等現狀
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