AI赋能的未来安全-创新趋势和实践探索-张振礼.pdf

1、AI赋能的未来安全创新趋势和实践探索主讲人深信服 张振礼CONTENTS/目录关键场景实践关键场景的选择和落地情况客户和市场的反馈04核心技术介绍投入情况、训推能力安全语料工程化和微调能力基模S1的打造过程03产品战略方向AI时代安全产品规划思路产品战略规划的方向02核心认知AI时代安全理念的变化对AI赋能安全的理解01核心认知01AI必将深刻改变网络安全工作安全产业对大模型的追捧，从兴奋变为冷静产业界对大模型的追捧，从兴奋变为冷静2023 探索之年 大预言模型之年 颠覆和高光时刻2024 执行和结果 多模态模型之年 失败、泡沫破裂从技术探索回归大模型的商业价值实现75%的受访企业表示“实现真

2、正的降本增效”是企业应用AIGC的首要目的75%，降低成本和提升效率36%，提升市场的反应速度34%，产品差异化创新需求数据来源：红杉中国2023年CIO调研问卷在网络安全领域，用户对大模型应用也持有不同的态度乐观的 大模型技术是未来，只要经过充分的训练和调优，安全智能化程度将迎来飞跃，能够解放安全运营人员 大模型技术会不断演进，应该紧跟趋势 怀疑的 主要看到的是聊天场景，没有解决实际的安全痛点 通用模型在真正的专业领域的错误和幻觉还是比较多 蹭热点，感觉是包装营销 观望的 技术是好的，但针对我的需求，解决到什么程度还不清楚 技术门槛相对过去高了许多，而且收入产出比可能不划算，再看看 2023

3、2024，我们在推进安全大模型的过程中，听到了几种不同的声音业界对大模型的态度逐渐进入冷静期，2025开始需要回归到实际价值的实现对AI赋能安全的理解第二，基础大模型会持续进化，安全大模型需要具备快速融合、集成、吸收优秀基础模型的知识和推理能力，智能体的元年开启，持续为安全场景带来体验和效果的改进第一，安全本来就碎片化，一定不能每个场景单独的模型分开部署，要统一规划，通过良好的架构设计实现各类安全大模型算力的统一调度和适配第四，大模型时代会逐渐改变甲乙双方传统的建设与协同关系，从提供封闭产品到提供开放AI安全能力，通过提供灵活的开放性，匹配用户自主开发创新的诉求第三，安全管理团队成员在AI时代

4、也要具备RAG、微调等技能，面向全员的安全应用和主动审计智能体会彰显团队价值安全垂域大模型的构建，是一个系统性工程通用开源基模模型推理优化智能体开发与集成Prompt优化深信服安全基础大模型指令微调增强预训练蒸馏cot强化学习细分领域SFT高素质本科生：高素质本科生：良好的安全知识和推理能力，安全领域领先通用基础模型 良好的对话和生成能力，但未经过细分领域优化，存在一定幻觉 可进一步微调，构建安全细分领域大模型阶段四部署上线交付与数据飞轮钓鱼威胁检测智能体安全运营智能体流量威胁检测智能体行为风险分析智能体数据风险分析智能体流量威胁检测大模型钓鱼威胁检测大模型安全运营大模型行为风险分析大模型数据

5、风险分析大模型专业精深的研究生：专业精深的研究生：高质量细分领域指令微调，召回率和精准率显著提升 领域内幻觉问题得到良好控制具有丰富经验的专家：具有丰富经验的专家：面向具体场景，搭建复杂系统工程，融合场景工具 大小模型、专家模型混合，提示词上下文关联，系统吞吐提升，合规兜底 面向具体场景实战能力优秀阶段三构建细分领域安全智能体阶段二构建细分领域大模型阶段一构建安全基础大模型我们的投入基于ChatGLM、LLaMa等多个优秀基础模型打造，MoE架构，参数总量近千亿预训练模型3千亿token的高质量通用和安全领域语料（1TB+训练语料）二次预训练800万通用和安全领域指令具备丰富上下文的安全场景微

6、调数据对300w微调自有800+张A100/A800显卡，云上还有部分数据中心的支持，每轮训练20天训练硬件资源400余名硕博士专职投入（创新研究院、网络安全能力部、终端安全能力部等）人力资源投入2015年积累小模型，2022年底大力投入大模型，2023年5月V1.0，2023年9月V2.0，2024年1月V3.0研究时间投入蒸馏、剪枝、量化技术压缩模型到百亿参数，8*4090运行运营大模型，RTX4090/4080运行检测大模型推理运行要求400余家客户已接入安全GPT，深度使用客户已近1年，单客户日均问答上百次客户资源逐步适配华为昇腾、天数智星国产化适配DeepSeek在安全领域的落地分析