随着人工智能技术的飞速发展，网络安全领域也面临着前所未有的挑战。最新的研究表明，AI技术已被一些黑客利用，用于发动自动化攻击，且成功率相当之高。伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发现，GPT-4在阅读了CVE漏洞描述后，能有效地利用这些信息进行攻击，成功率达到了87%。
面对这样的新形势，网络安全行业也在积极寻求新的防御手段，尤其是将AI技术融入其中。近期，长亭科技与趋境科技携手合作，推出了一项具有里程碑意义的新一代安全大模型解决方案，标志着网络安全行业正式进入了千亿大模型时代。
从百亿参数到千亿参数，这一跃升意味着网络安全将发生怎样的变化？在网络安全领域中，攻击识别准确率与检测时延是衡量系统效能的核心指标。引入大模型后，能够显著提升系统的检测速度与准确性。
以日常工作中常见的钓鱼邮件为例，这类恶意攻击一旦得逞，可能会导致设备被侵入。借助大模型的支持，系统可以在邮件送达的同时对其进行即时分析，通过多层次的研判，迅速识别出潜在威胁，并在几秒内向用户发出警告。
在长亭科技的测试中，使用了超过30万个不同类型的攻击样本，结果显示，使用传统方法的攻击识别率为48.3%，而采用长亭与趋境科技联合研发的千亿参数安全大模型解决方案后，这一数字上升到了92.1%。
在对金融企业的实际应用中，安全大模型同样表现优异。当网络环境出现异常行为时，安全大模型能在短短几分钟内完成数据提取、标准化处理、行为模式分析等一系列工作，识别出攻击源头，并提供详细的应对措施。这一过程将平均检测时间和响应时间从原有的几十分钟乃至数小时缩短至十分钟以内。
除了提高攻击识别率之外，安全大模型还带来了诸多益处，包括事件处理建议采纳率、安全报告质量评分、代码问题检测准确率等多个方面的显著提升。同时，它还能增强对非法、有害内容的识别能力，并提高智能渗透测试的有效性。
千亿参数模型的应用再次证明了Scaling Law在垂直领域的有效性。模型参数规模的增加，不仅提高了模型的通用性和泛化能力，更在实际应用中实现了全面的性能飞跃。
然而，过去为什么没有广泛应用千亿参数的大模型呢？这主要是因为安全检测效果、用户响应效率和私有部署成本之间的矛盾难以平衡。如今，长亭科技与趋境科技的合作解决了这一难题。
趋境科技凭借其在AI基础设施方面的专长，降低了千亿参数大模型的本地部署门槛。其推出的KTransformers项目，极大提升了超大模型的推理性能，使得本地部署的成本大幅下降。
长亭科技作为国内领先的网络安全解决方案提供商，与趋境科技的合作，不仅是一次技术上的强强联合，也是对行业趋势的积极响应。未来，随着AI技术的不断进步，我们可以期待更多类似的合作涌现，推动大模型技术在各行各业中的广泛应用。
