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AI+網(wǎng)絡(luò)安全, 賦能網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

來(lái)源:興業(yè)證券      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2023/9/5      主題:其他   [加盟]

AI 技術(shù)提高檢索、分析能力,助力網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

從 AI 賦能網(wǎng)絡(luò)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(diǎn)能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在威 脅特征,進(jìn)行漏洞自動(dòng)挖掘;自然語(yǔ)言理解技術(shù)能夠幫助用戶自動(dòng)提取威脅情報(bào), 同時(shí)各類 AI 模型能夠?yàn)榉治、檢測(cè)潛在威脅提供支持;

2)安全性分析方面,在 AI 技術(shù)的助力下,一些諸如網(wǎng)絡(luò)攻防策略、密碼/協(xié)議/系統(tǒng)安全性分析等更深層、 更基礎(chǔ)的問題也將更高效地完成;

3)運(yùn)營(yíng)效率方面,基于 AI 的安全運(yùn)營(yíng)智能助 手等新應(yīng)用的誕生,能夠有效緩解客服等人員的工作強(qiáng)度,降低企業(yè)對(duì)于此類人員的需求,提高整體運(yùn)營(yíng)效率。

綜合來(lái)看,憑借 AI 技術(shù),安防產(chǎn)業(yè)在信息檢索、 分析、效率等多方面都將迎來(lái)大幅提升,產(chǎn)業(yè)整體在功能性、性價(jià)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(fēng)險(xiǎn)信息、威脅知識(shí)、安全情報(bào)等方面具有多年的安全數(shù)據(jù)積累,從 2019 年起,應(yīng)用 AI 技術(shù),陸 續(xù)發(fā)布了融入 AI 技術(shù)的防火墻、入侵防御、僵木蠕監(jiān)測(cè)、沙箱、大數(shù)據(jù)分析、態(tài)勢(shì)感知、EDR、數(shù)據(jù)防泄漏、智能 內(nèi)網(wǎng)威脅分析等多款創(chuàng)新型產(chǎn)品;诖竽P图夹g(shù),在惡意樣本檢測(cè)與分析、攻擊行為發(fā)現(xiàn)與溯源、安全情報(bào)推理與 生成、自動(dòng)化漏洞挖掘與評(píng)估、智能化安全服務(wù)與運(yùn)營(yíng)等方向形成了豐富技術(shù)成果。

2 奇安信

在人工智能賦能安全領(lǐng)域,公司長(zhǎng)期致力于研究 AI 技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中的應(yīng)用,尤其在網(wǎng)絡(luò)安全、計(jì)算機(jī)視覺、 自然語(yǔ)言處理、惡意樣本識(shí)別等方向提升產(chǎn)品智能化水平。奇安信在國(guó)內(nèi)最早將深度學(xué)習(xí)技術(shù)成功引入流量識(shí)別領(lǐng) 域。目前,公司已申請(qǐng)人工智能技術(shù)賦能安全方向的國(guó)家發(fā)明專利百余項(xiàng),研究成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用于公司產(chǎn)品中,在 數(shù)據(jù)挖掘、異常檢測(cè)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中都成功使用了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

3 啟明星辰

人工智能賦能安全一直是公司重點(diǎn)探索的方向,公司自主研發(fā)的人工智能安全建模和賦能平臺(tái),被威脅檢測(cè)、安全大 數(shù)據(jù)分析、威脅情報(bào)、UEBA 等多個(gè)產(chǎn)品廣泛采用,全面提升了安全數(shù)據(jù)治理、安全模型構(gòu)建、模型安全檢測(cè)、模型 推理賦能等能力,實(shí)現(xiàn)了基于 ModelOps 和 AIOps 的人工智能應(yīng)用快速搭建、模型全生命周期管理和多重賦能,助力 網(wǎng)絡(luò)安全分析技術(shù)、流量檢測(cè)技術(shù)、威脅檢測(cè)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)智能化。在公司的安全運(yùn)營(yíng)中心服務(wù)中,形成基于人工智能 技術(shù)的智能化安全運(yùn)營(yíng)解決方案,開發(fā)了以全生命周期人工智能安全服務(wù)、運(yùn)營(yíng)為目標(biāo)的 AI 安全研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化平 臺(tái);诙嗄陮(duì)自然語(yǔ)言理解、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析、智能化處理方面的智算能力和安全運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn),于 2022 年 發(fā)布了“PanguBot 盤小古”安全智慧生命體。






AI+安防,助力構(gòu)建安防新形態(tài)

生成式AI能夠通過(guò)智能圖像分析,人車識(shí)別等技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)缺失信息的還原以及優(yōu)化監(jiān)控效率等;根據(jù)指示自動(dòng)生成代碼并實(shí)現(xiàn)完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

在內(nèi)容生成方面生成式 AI 擁有強(qiáng)大的數(shù)字內(nèi)容孿生編輯 作能力;在人機(jī)交互方面改變了信息交流的方式,企業(yè)辦公效率將會(huì)大幅提高

商湯大模型倫理原則與實(shí)踐白皮書:日日新,思無(wú)邪

AI2.0階段相比AI1.0階段有以下幾點(diǎn)顯著變化:一是任務(wù)類型由封閉場(chǎng)景轉(zhuǎn)向開放任務(wù); 二是數(shù)據(jù)處理模態(tài)由單一模態(tài)轉(zhuǎn)向多模態(tài);三是模型類型由判別式模型轉(zhuǎn)向生成式模型

新華社研究院發(fā)布《人工智能大模型體驗(yàn)報(bào)告2.0》

AI大模型的發(fā)展為人類工作和生活的提質(zhì)增效帶來(lái)了重要的積極影響,大模型正在加速走進(jìn)生活,走進(jìn)產(chǎn)業(yè),帶來(lái)了正向積極的影響

大模型訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模量級(jí)最高或達(dá)5萬(wàn)億以上

國(guó)內(nèi)大模型出現(xiàn)大量參數(shù)規(guī)模大于100億的模型;國(guó)際領(lǐng)先的大模型GPT-4據(jù)推測(cè)參數(shù)規(guī)模量級(jí)可達(dá)5萬(wàn)億以上;百度研發(fā)的Ernie和華為研發(fā)的盤古是國(guó)內(nèi)大模型參數(shù)規(guī)模的領(lǐng)先者

大語(yǔ)言模型研發(fā)的關(guān)鍵影響要素

大語(yǔ)言模型產(chǎn)品研發(fā)需要同時(shí)具備三大要素,分別為數(shù)據(jù)資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數(shù)據(jù)資源,資金和資源兩要素為大模型研發(fā)的基礎(chǔ)要素

大規(guī)模語(yǔ)言模型發(fā)展經(jīng)過(guò)三階段在2023年進(jìn)⼊爆發(fā)階段

大語(yǔ)言模型誕生階段Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu);探索階段GPT-2發(fā)布并部分開源;大語(yǔ)言模型爆發(fā)階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發(fā)布

中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行、科藍(lán)軟件:科藍(lán)智能高柜數(shù)幣機(jī)器人“小藍(lán)”

小藍(lán)助力中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行打造創(chuàng)新型多模態(tài)生物科技賦能銀行智慧網(wǎng)點(diǎn)驛站,擔(dān)任無(wú)人柜臺(tái)客服角色,可實(shí)現(xiàn)銀行無(wú)柜員自助運(yùn)行

中國(guó)移動(dòng)天津公司、亞信科技:“天工”AIGC智慧客服虛擬數(shù)字人解決方案

天工虛擬數(shù)字人每月提升新業(yè)務(wù)辦理量2000余筆,提升人員工作效率80%,模型查準(zhǔn)率達(dá)90%,查全率達(dá)70%,平均月收入提升200萬(wàn)元

AI的應(yīng)用場(chǎng)景有:消費(fèi)端、產(chǎn)業(yè)端和多個(gè)行業(yè)

生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作,有助于促進(jìn)消費(fèi)端需求提升,2022年我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元,AI的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬

CHATGPTAI掀起AI浪潮助力制造業(yè)發(fā)展

OpenAI的大型語(yǔ)言生成模型ChatGPT刷爆網(wǎng)絡(luò),其能勝任高情商對(duì)話,生成代碼,構(gòu)思劇本和小說(shuō)等多個(gè)場(chǎng)景,將人機(jī)對(duì)話推向新的高度,引爆新一輪的AI熱潮

人工智能研發(fā)運(yùn)營(yíng)體系(ML0ps)實(shí)踐指南2023

指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質(zhì)量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內(nèi)涵,發(fā)展過(guò)程,落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀
 
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