🎙️ 播客《AI大模型在网络安全告警降噪中的原理》Show Notes🍟核心主题

解析AI大模型如何通过智能研判技术，从海量网络安全告警中精准识别真实威胁、过滤误报，提升安全运营效率。

🍟关键内容速览

1. 技术原理总览安全大模型通过 客制学习Agent（学习客户业务行为）和 调查研判Agent（多维度关联分析）协同工作，将告警分为 黑（真实攻击）、白（误报）、灰（疑似行为）三类。
   双Agent架构保障实时处理海量告警，兼顾效率与准确性。
2. 三大核心能力
   判黑：关联研判真实攻击通过历史基线、上下文行为、多维度数据（如告警表、事件表）交叉验证，举例说明如何识别恶意Payload执行、主机失陷等攻击。
   案例：单包无法判断的恶意下载行为，通过关联后续数据包确认攻击成功。
   
   判白：业务误报识别建立客户业务行为基线，自动识别持续性请求、相似URL接口、静态资源访问等正常业务，过滤90%以上误报。
   
   脆弱性场景研判按访问方向（外对内/内对内/内对外）和攻击结果，细化研判逻辑，区分“脆弱性请求”与“脆弱性成功”。

🍟部分引用资料

🍟业内厂商参考

当前网络安全领域许多厂商均有推出类似的AI大模型，比如深信服、奇安信、安恒、360、腾讯云、阿里云等（排名不分先后）。其中一些厂商有SAAS版的服务，可以选择试用体验下。