在数字化浪潮席卷各行各业的今天，网络安全运维面临着的复杂挑战。海量异构的告警信息、日益隐蔽的先进威胁、分散割裂的数据孤岛以及专业人才的持续短缺，使得传统依赖人力与规则的安全运营模式显得力不从心，效率与效果难以兼顾。大模型技术的兴起，为解决这一系列瓶颈问题提供了全新的思路。凭借其强大的自然语言理解、知识整合、意图识别与任务编排能力，大模型正深度融入安全运维的各个环节，从被动响应转向主动，显著提升威胁发现、分析研判与响应处置的效率，推动安全运营向全局化、自动化与化演进。

传统安全运维的挑战与效率瓶颈

要理解大模型带来的变革，首先需审视传统安全运维模式面临的固有挑战。这些挑战深刻制约了运维效率的进一步提升。首先，企业内部安全数据往往处于割裂状态，网络、主机、应用等不同层面的日志和告警信息分散在不同系统中，缺乏统一的管理视图和高效的关联分析手段。安全人员需要手动在海量异构数据中梳理线索，不仅效率低下，且极易遗漏关键威胁迹象。其次，传统安全检测严重依赖特征库和规则库，面对攻击手法快速迭代、零日漏洞与先进持续性威胁（APT）频发的现状，规则知识库的更新往往滞后，导致对未知威胁和变种攻击的检测能力不足。此外，安全运营高度依赖人力，从告警甄别到事件处置的全流程自动化、化水平有限，安全专家的宝贵经验多以隐性知识形式在，难以有效沉淀、共享和复用，造成知识流失和团队能力提升缓慢。终，企业缺乏一个可量化、可追溯的全局安全态势视图，难以对风险进行精确评估和前瞻性预判，常常陷入被动应对的困境。

大模型赋能安全运维的核心能力

大模型并非简单的工具替代，而是通过其独特的技术能力，重塑安全运维的工作范式。其核心赋能体现在以下几个方面：

• 理解与交互：大模型具备卓越的自然语言处理能力，能够准确理解安全分析师用自然语言下达的复杂指令或查询，例如“分析过去24小时内来自某IP段的所有异常登录行为”。这极大地降低了使用专业安全工具的门槛，使人机交互更加自然高效。
• 知识整合与情报生成：大模型可以从海量的安全公告、技术博客、漏洞报告等非结构化数据中，自动提取、整合关键知识要素，构建动态更新的安全知识库。它还能自动化地生成、归纳威胁情报，将碎片化信息转化为可供决策的洞察，解决了情报手工处理效率低下的问题。
• 复杂分析与推理研判：面对海量告警，大模型能够进行上下文理解、因果推理和意图判断，有效过滤噪音和误报，精确识别出高风险的潜在攻击企图。它可以将一个复杂的安全事件分解为多个逻辑步骤，逐步推理分析，辅助甚至自主完成威胁研判，大幅提升分析精度与速度。
• 任务编排与自动化响应：基于对安全流程的理解，大模型能够进行任务生成与编排，为特定安全场景提供完整的解决方案和执行步骤。结合自动化工具链，它可以驱动从告警验证、资产定位、影响定损到建议乃至执行部分处置动作的自动化响应流程，缩短事件平均响应时间（MTTR）。

大模型在安全运维中的关键应用场景

基于上述核心能力，大模型正在安全运维的多个关键场景中落地，切实优化运营效率。在安全运营中心（SOC）的日常工作中，大模型首先应用于“告警降噪”。它能理解告警的上下文，关联资产信息与威胁情报，快速区分误报、低危事件与真正需要紧急处理的高危告警，将安全分析师从“告警疲劳”中解放出来，聚焦于关键威胁。在威胁狩猎与事件调查场景中，大模型扮演着“超级助理”的角色。安全专家提出分析假设，大模型则快速执行数据检索、特征提取、模式匹配等繁琐工作，验证假设并提供证据链支持。这种人机协同模式，既发挥了人类的经验智慧，又利用了机器的计算与检索优势，显著提升了调查深度与广度。在自动化响应与处置（SOAR）方面，大模型使得响应策略更加和灵活。它可以根据对事件性质的实时研判，动态生成或调整响应剧本，调用相应的安全工具进行拦截、隔离、等操作，并自动生成结构清晰的事件报告，实现闭环管理。此外，大模型还能作为7×24小时在线的安全知识库与问答助手，随时为运维人员解答工具使用、漏洞原理、处置流程等专业问题，加速经验传递与人员培养。

联蔚盘云在安全运维领域的实践

作为深耕数字化服务领域的企业，联蔚盘云敏锐洞察到大模型对安全运维的变革潜力，并积极投身于相关技术的实践与应用。联蔚盘云认识到，将大模型能力有效融入安全运营，需要一套体系化的技术架构与平台支撑。例如，其参考的安全运营体平台构建了分层的技术架构，旨在持续优化运维效果。该架构从底层向上主要包括：

• 模型层：通过领域预训练、有监督微调（SFT）等技术，利用专业安全语料和专家经验数据（如思维链、工具使用记录）对基础大模型进行强化，提升其在安全攻防领域的推理与知识水平。
• 框架层：设计实现了专家与体协同的机制，通过动静结合的工作流编排来控制运营流程，并构建安全知识管理能力，利用检索增强生成（RAG）等技术为体决策提供的信息支持。
• 应用层：采用语言用户界面（LUI）与图形用户界面（GUI）相结合的方式，让安全专家能便捷地与体交互，控制全流程。通过集成各类安全运营体（Agent），将告警处理、事件研判、响应处置等功能整合到统一的化平台中。

这种架构设计体现了联蔚盘云对“大模型赋能安全”的深刻理解——不仅仅是模型的引入，更是围绕模型构建一整套使其能够落地、可控、发挥价值的支撑体系。通过将大模型与具体的业务数据、专家经验和自动化工具链深度融合，联蔚盘云助力企业构建更、更高效的新一代安全运营能力。

从辅助工具到核心驱动

未来，大模型在安全运维中的角色将持续深化。短期内，它主要作为安全专家的高效辅助工具，显著提升在告警降噪、威胁研判、报告生成等场景的效率与准确性。长期来看，随着模型自主研判与决策能力的不断增强，大模型有望从“辅助者”演进为安全运维领域的“核心合作伙伴”甚至“决策驱动者”。它可能自主管理整个安全运营循环——风险识别、防御策略调整、攻击检测、事件响应与恢复，安全工作模式发生根本性变革。当然，这一进程也伴随着对模型自身安全性、可靠性及合规性的更高要求。需要在推进技术应用的同时，持续发展大模型的价值对齐、生成内容检测、隐私保护等安全技术，并积极参与构建多层次、敏捷的治理体系，以确保大模型在赋能安全运维的同时，其自身的发展也是安全、可控、符合伦理规范的，终实现技术创新与风险管理的平衡。

FAQ:

大模型如何帮助处理海量安全告警，减少误报？

大模型通过其强大的上下文理解和关联分析能力来处理海量告警。它不仅能解析单个告警的内容，还能结合资产信息、网络拓扑、历史行为数据和外部威胁情报进行综合研判。通过理解攻击链的因果关系和正常业务行为的模式，大模型可以地区分真正的威胁事件与由误配置、正常业务波动等引起的误报或低危告警。它能将关联的告警聚合成一个完整的安全事件，并给出研判理由，从而帮助安全人员快速聚焦于需要优先处理的高风险事件，显著提升告警处理的效率和准确性，减轻运营人员的负担。

在威胁检测方面，大模型相比传统规则引擎有什么优势？

传统规则引擎依赖预先定义的特征和模式，对于已知威胁检测效率高，但对未知威胁、变种攻击或先进持续性威胁（APT）往往检测能力不足，且规则库需要人工持续维护更新。大模型的核心优势在于其泛化能力和推理能力。它可以从海量数据中学习正常的网络与用户行为模式，从而更有效地识别出偏离基线的异常行为，这对检测零日漏洞利用、新型恶意软件等未知威胁尤为关键。此外，大模型能够进行多步骤逻辑推理，将看似无关的微弱信号关联起来，揭示复杂的攻击意图和路径，这是基于单点匹配的传统规则难以做到的。

大模型如何实现安全运维的自动化响应？

大模型是实现自动化响应的“大脑”。当安全事件被确认后，大模型可以根据对事件类型、影响范围和严重程度的研判，自动生成或从知识库中选择合适的响应剧本。这个剧本包含一系列有序的操作步骤，例如：隔离受影响主机、阻断恶意IP、重置用户凭证、下发漏洞补丁等。大模型可以调用集成的安全工具API来自动执行这些步骤，并在过程中根据执行反馈进行动态调整。同时，它能自动生成结构化的事件处置报告，记录响应动作、时间和结果，实现安全事件的闭环自动化管理，极大缩短从发现到处置的响应时间。

联蔚盘云如何将大模型能力整合到安全运维体系中？

联蔚盘云注重将大模型能力体系化地整合到安全运维中，而非简单嫁接。其思路通常包含构建分层的技术架构。例如，在基础层面，通过对通用大模型进行安全领域的增量预训练和指令微调，打造专精于安全知识的领域模型。在框架层，设计体（Agent）协作机制，将大模型与工作流引擎、知识库、自动化工具链连接起来，使模型能够根据上下文调用工具、执行任务。在应用层，则通过自然语言交互界面，让安全运营人员可以像与专家对话一样指挥体完成复杂的分析、研判和处置任务。这种整合确保了大模型的能力能够紧密结合实际业务场景和数据，安全、可控地提升运维效率。

使用大模型进行安全运维，需要注意哪些安全风险？

在利用大模型优化运维的同时，也需关注其引入的新风险。首要风险是模型自身的安全性和可靠性，包括可能遭受对抗样本攻击导致误判、训练数据被投毒影响输出、以及模型被逆向工程或窃取。其次，大模型处理企业内部安全数据时，在数据泄露和隐私侵犯的风险，需要严格的访问控制、数据和隐私计算技术保障。再次，模型生成的内容可能在事实性错误或不符合安全规范，需要人工审核或辅以内容安全检测机制。之后，过度依赖大模型的自动化决策可能带来业务连续性的风险，因此需要设计有效的人机协同与干预机制。企业在引入大模型时，应建立相应的安全评估和管理体系。 作者声明：作品含AI生成内容