揭秘深信服安全托管背后安全大模型×云端專家分析研判過程

2025-03-06 10:30:12 來源: 51CTO

2025年伊始,隨著DeepSeek-R1等先進大模型的技術(shù)突破引發(fā)業(yè)界熱議,各行業(yè)加速推進智能化轉(zhuǎn)型升級,也給網(wǎng)絡(luò)安全帶來更加嚴峻的挑戰(zhàn):

攻擊成本降低,攻擊頻次更高:攻擊者用AI批量制作病毒樣本、驅(qū)動自動化攻擊、偽造釣魚域名等,自ChatGPT等AI工具發(fā)布以來,釣魚攻擊整體增加了驚人的1265%。

隱蔽性更強,攻擊速度更快:AI工具可輕松實現(xiàn)攻擊模式的動態(tài)調(diào)整、攻擊行為的分解等,以規(guī)避檢測。經(jīng)過深度強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,生成繞過檢測的代碼僅需1小時。

數(shù)據(jù)顯示,2024年勒索軟件攻擊同比增加18%,受害組織數(shù)量較去年增長58%,支付贖金總額近60億元,由攻擊成功導(dǎo)致的信息泄密更成了“壓垮企業(yè)的稻草”……而中小企業(yè)安全運營人員不僅精力有限、分析研判效率低、響應(yīng)不及時,還可能因為能力經(jīng)驗不足,漏過攻擊成功的事件。

用AI對抗AI成為時代的必然選擇,但對于中小企業(yè)來說,大模型部署復(fù)雜、周期長、投入大,有什么方式能夠讓中小企業(yè)享受AI賦能網(wǎng)絡(luò)安全工作,省心安心保護業(yè)務(wù)安全?

深信服安全托管方案依靠云端安全GPT大模型+云端安全專家,分析研判效率百倍提升,準確率高達99%,重大事件15分鐘內(nèi)遏制。如何做到在AI浪潮中跑贏攻擊者?為您揭秘——

從60萬條安全日志到8個攻擊事件

安全大模型+云端安全專家精準研判

以60萬條真實場景下的原始安全日志為例,傳統(tǒng)安全運營需要多人多天才能完成分析研判。而基于深信服云端安全GPT與安全專家協(xié)同,精準生成8條真實攻擊事件,僅需39.5分鐘!

安全大模型+云端安全專家如何顛覆性提升事件分析研判效率、精準遏制攻擊?

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步驟一:海量告警聚合,生成事件

云端安全GPT通過數(shù)據(jù)融合、誤報過濾(如正常業(yè)務(wù)操作)、告警歸并等方式進行自動化消減,海量告警消減率高達99.75%,并通過網(wǎng)、端攻擊事件場景化關(guān)聯(lián)分析能力,生成安全事件。

效率之高,得益于安全GPT對攻擊代碼的理解能力,就像一個懂攻防、懂代碼、懂協(xié)議的安全專家,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)檢測引擎無法識別的高對抗、高繞過攻擊,深信服真正做到了把大模型能力運用到流量實時檢測與研判中。

步驟二:事件審核

云端安全GPT對事件進行自動化審核,自動化審核率50%。

步驟三:專家+AI輔助審核

云端安全運營專家根據(jù)云端安全GPT自動舉證的關(guān)聯(lián)展示,結(jié)合自身多年的實戰(zhàn)攻防經(jīng)驗和對用戶實際業(yè)務(wù)的理解,對大模型未能定性的79條安全事件進行進一步分析審核,識別真實攻擊事件。

值得強調(diào)的是,“告警聚合-生成事件-事件審核”的流程,全部由云端安全GPT全自動化完成。傳統(tǒng)檢測引擎在對威脅事件舉證時,僅能通過高亮的方式展示惡意點。然而安全運營人員精力有限,這種方式無法直接有效輔助其告警研判,時常導(dǎo)致高危事件的漏判誤判。而安全GPT能夠用自然語言對報文進行多維度剖析,從而突破人員精力投入的瓶頸。