网络安全领域有一个“锤子”和“钉子”的理论:把网络安全中待解决的问题比喻作“钉子”,把解决问题的手段比喻作“锤子”。 已经遇到过的问题叫“老钉子”,新遇到的问题叫“新钉子”,已知的解决问题的方法叫“老锤子”,新发明的方法叫“新锤子”。 每当找到一把“新锤子”,人们会拿这把“新锤子”把“老钉子”都再砸一遍,看是否更好用,遇到“新钉子”也会先拿“老锤子”来砸一通,看是不是还管用。 生成式人工智能(AIGC)大语言模型(LLM,简称大模型)技术无疑是网络安全从业者拿到的一把“新锤子”,这把“锤子”已经在自然语言对话、写作、文生图、文生视频领域取得了令人震惊的效果,网络安全从业者自然是不会放过这样一个机会的,深信服、360、奇安信、安恒、绿盟、天融信、永信至诚、启明星辰等网络安全上市公司纷纷宣布自己发布了安全大模型产品,金睛云华等过去基于深度学习技术开发网络安全产品的公司也及时转向了 AIGC 大模型技术路线,新的安全创业公司也在纷纷采用人工智能大模型提升自身产品能力,如云起无垠在 Fuzzing 模糊测试方面,灵云数科在邮件安全方面都在使用人工智能大模型。 自 2010 年以来,我们拿到的“新锤子”包括机器学习技术、大数据技术、知识图谱技术等,用来砸网络安全的“老钉子”和“新钉子”,也取得了一定的成果,但网络安全的基本盘并没有改变:l 攻防速度不对等:攻击者突破防线、偷走数据的速度远远快于防守方发现攻击、阻断攻击的速度,防守方的响应速度不够快;据: Unit 42 Cloud Threat Report - Volume 7, 2023, Unit 42 Engagement Experience 中披露的数据,目前的响应与处置时间已经提高到 6 天,比数年前的数月有了很大的进步,但攻击者进攻得手的时间已经提高到数小时级别,攻防依然在速度上不对等。 |