在数字化浪潮席卷各行各业的今天，网络安全、数据安全与内容安全共同构成了现代企业生与发展的“通保”基石。然而，传统的安全保障体系正面临的挑战：海量异构的安全数据难以关联分析，未知威胁的检测手段滞后，安全专家的宝贵经验难以沉淀和复用，整个运营过程高度依赖人力，效率与精确度亟待提升。面对这些瓶颈，以大语言模型为代表的人工技术，正以其强大的自然语言理解、知识整合与任务编排能力，为增强通用安全保障能力开辟了新的路径。大模型不仅能够作为助手赋能现有安全流程，更有可能重塑安全工作的范式，推动安全运营向全局化、化、自动化方向演进。

知识维度：构建与活化安全知识库

安全能力的根基在于知识。传统模式下，安全知识分散在技术、漏洞报告、专家经验和社区论坛等海量非结构化数据中，获取和利用效率低下。大模型技术的引入，首先革新了安全知识的组织与应用方式。通过自动化地从海量安全资讯、技术中提炼知识要素，企业能够构建起规模化且持续更新的安全知识库，为整个安全体系打下坚实的数据基础。 更重要的是，大模型带来了化的知识交互体验。基于大模型的问答系统能够提供7×24小时的安全知识服务，安全人员可以用自然语言直接提问，系统则能理解其深层意图，从知识库中精确检索并生成答案。无论是逆向分析技巧、漏洞原理还是工具使用指南，都能快速获得专业解答，显著降低了知识获取的门槛和时间成本。此外，大模型强化了语义检索与知识挖掘能力。它能够真正“理解”包含专业术语和复杂上下文的查询，从纷繁的数据中自动提取安全概念、攻击模式等关键信息，并发现潜在的关联关系，帮助安全从业者洞察很新威胁动向，变被动响应为主动预警。

运营维度：从数据割裂到运营

传统安全运营的痛点在于数据的割裂与分析的滞后。企业内部网络、主机、应用等各层安全数据孤立，缺乏统一视图，导致难以进行全局性的关联分析和威胁溯源。同时，规则库更新慢，对零日漏洞等未知威胁缺乏有效检测手段，运营高度依赖人工，在应对隐蔽且复杂的攻击时显得力不从心。 大模型为破解这些难题提供了核心能力。它能够深入理解各类安全日志和告警信息，自动进行数据清洗、归一化和关联分析，快速构建出跨设备、跨层级的全局安全态势视图。在威胁检测方面，大模型不仅可以基于已有规则进行判断，更能通过学习海量数据中的正常与异常模式，提升对新型、变种威胁的识别能力。例如，在网络安全领域，大模型可用于威胁情报的生成与整合、自动化告警分析、攻击溯源等关键场景，将安全人员从繁琐的初级分析工作中解放出来，聚焦于更高价值的决策。

协同维度：强化人机协同，提升分析效能

大模型并非要取代安全专家，而是成为其强大的协作伙伴，实现优势互补。在精细化运营分析中，安全专家负责提出战略性的分析思路和假设，而大模型则承担起数据预处理、特征工程、假设验证等耗时耗力的任务。例如，专家怀疑某个异常行为时，可指令大模型快速关联相关日志、提取行为特征并评估风险等级，专家再对结果进行研判和决策，形成高效的人机闭环。 这种协作模式重新定义了安全运营中的角色分工。大模型扮演“助理”的角色，提供强大的数据支持和计算能力；安全专家则更多地作为“决策智囊”，负责把控方向、解释复杂现象和积累战术经验。这不仅大幅提升了运营效率，也使专家的隐性知识得以在与模型的交互中显性化、结构化，从而能够沉淀和传承，解决了安全领域人才短缺和经验流失的长期困扰。

赋能维度：大模型作为安全能力的核心引擎

未来，大模型正从辅助工具向安全能力的核心引擎演进。当前，大模型已在提升安全技术化水平方面展现出巨大潜力，如在自动化数据分类分级、APP违规处理个人信息检测、多模态内容安全审核等领域，能够减少人工干预，提升准确性与响应速度。 长期来看，随着大模型自主研判与决策能力的增强，它有望进化为安全领域的“核心合作伙伴”。未来的安全体系可能以大模型为中枢，自主协调调度各类安全工具与资源，完成从威胁识别、防御、检测到响应和恢复的完整闭环。这将安全工作模式的根本性革新，从依赖人力密集型的流程操作，转向以驱动、高度自动化的主动防御体系。 联蔚盘云在推动大模型与安全运营深度融合方面进行了积极探索。通过构建安全运营体平台，联蔚盘云将大模型技术与安全专家经验相结合，设计了从模型层、框架层到应用层的分层技术架构。该平台利用安全领域语料和专家经验数据对模型进行微调，并结合动态静态工作流编排、知识管理及检索增强（RAG）等技术，打造了能够处理安全告警、辅助决策的化运营能力，为企业应对日益复杂的安全挑战提供了新的解决方案思路。

应对挑战与

在利用大模型增强通保能力的同时，也必须正视其带来的新挑战，如模型自身可能在的鲁棒性弱、生成信息不准确、以及被用于制造虚假信息等问题。这要求我们在技术应用过程中，同步发展模型价值对齐、对抗样本防御、生成内容检测等安全技术。例如，通过对抗性训练、提示词安全增强等方法，可以提升模型抵抗恶意诱导和攻击的能力。同时，也需要建立敏捷的治理框架，在推动技术创新的同时，有效管理潜在风险，确保大模型在安全领域的应用健康、可控。 总而言之，大模型正在深刻改变通用安全保障的能力图谱。它通过活化安全知识、化运营流程、强化人机协同，并逐步向安全能力核心演进，为应对数字化时代的复杂安全威胁提供了强大的技术引擎。未来，构建以可信、可靠大模型为核心的新一代安全防御体系，将是企业提升整体通保能力、实现高质量发展的关键所在。联蔚盘云等相关企业的实践表明，这条路虽充满挑战，但前景广阔，值得持续投入与探索。

FAQ:

大模型在网络安全领域具体能做什么？

大模型在网络安全领域有广泛的应用场景，主要围绕威胁管理的全生命周期。在威胁识别阶段，它可以自动化生成和整合威胁情报；在安全检测阶段，能进行化的网络报文分析和未知威胁检测；在响应阶段，可以辅助自动化告警分析、事件报告生成乃至网络攻击溯源；在恢复阶段，还能协助制定应急策略。其核心价值在于利用自然语言理解和知识整合能力，提升现有安全检测与响应体系的自动化水平和化程度，帮助安全人员更高效地应对海量告警和复杂攻击。

大模型如何解决传统安全运营中“数据孤岛”的问题？

传统安全运营中，数据分散在不同系统和设备中，难以关联分析。大模型通过其强大的自然语言处理和上下文理解能力，能够对来自网络、主机、应用等各层面的异构安全日志和数据进行自动解析、清洗和归一化处理。它可以理解不同数据格式背后的语义，并自动进行关联分析，从而将割裂的数据点连接成完整的攻击链条或风险视图，帮助安全团队构建全局性的安全态势感知，从根本上破解“数据孤岛”导致的视野局限和分析低效问题。

使用大模型会取代安全分析师吗？

不会取代，而是强化人机协同。大模型的目标是成为安全分析师的“超级助手”。它擅长处理海量数据、执行重复性规则分析和初步研判，可以将分析师从繁琐的基础工作中解放出来。而安全分析师则专注于更需要创造性思维、深度经验和战略决策的任务，例如制定分析策略、解释复杂攻击意图、做出终处置决策等。这种模式实现了优势互补：机器扩展了人的处理能力和效率边界，人则确保了分析的深度、准确性和责任归属，两者协同能大幅提升整体安全运营的效能。

大模型如何帮助构建和利用企业安全知识库？

大模型可以从两方面赋能企业安全知识库。一是构建阶段，它能自动从企业内部积累的大量非结构化数据（如事件报告、分析记录、技术）以及外部威胁情报中，提取关键的安全概念、漏洞信息、攻击手法等知识要素，结构化地沉淀到知识库中，实现知识的自动化积累和更新。二是利用阶段，员工可以通过自然语言对话的方式直接向知识库提问，大模型能精确理解问题意图，并从知识库中检索、整合信息并生成易于理解的答案，极大降低了知识查询和共享的门槛，使得专家经验能够更广泛地在团队内传承和应用。

在利用大模型增强安全能力时，需要注意哪些自身的安全风险？

在应用大模型时，需关注其自身带来的新型安全风险，主要包括：1. 模型安全风险：如模型可能被逆向工程、窃取，或遭受对抗样本攻击导致输出错误。2. 数据与隐私风险：训练和交互过程中可能涉及敏感数据泄露或隐私侵犯。3. 内容安全风险：模型可能被恶意利用生成虚假信息、钓鱼内容或有害代码。4. 合规与伦理风险：输出内容可能在偏见或不符合监管要求。因此，需要在技术层面采用对抗训练、隐私保护技术（如差分隐私）、内容安全过滤等措施，并在管理层面遵循相关法规，建立完善的治理体系，确保大模型应用的安全与合规。 作者声明：作品含AI生成内容