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利用人工智能解锁网络洞察力.pdf

上传人: 可*** 编号:991820 2025-12-07 37页 4.25MB

1、 2025 Expel,Inc.Unlocking cyber insights with AI:Using ML and LLMs for next-gen analysisXenia Mountrouidou,PhDPrincipal Cyber Data Scientist|ExpelSANS AI Cyber SummitMarch 31-April 1,2025 2025 Expel,Inc.AI for cybersecurityHow can we help security practitioners with AI?EDA with LLMsHow can we apply

2、AI to explore cybersecurity data?Classification with LLMsDoes AI help in predicting malicious behavior in cybersecurity data?Agenda 2025 Expel,Inc.AI for cybersecurityEDA with LLMsClassification with LLMsAgenda 2025 Expel,Inc.Predict or Generate?AI in CybersecurityData&Applications 2025 Expel,Inc.Ty

3、pesDataSources 2025 Expel,Inc.Predict the futureMake decisionsAutomateTestApplicationsRecognize patterns 2025 Expel,Inc.Predict or Generate?Predictive models learn decision Predictive models learn decision boundaries.boundaries.Traditional ML models,pre LLMsCannot generate new dataSpecifically meant

4、 for classification,predictionPredictive models do not possess generative propertiesGenerative models learn the input Generative models learn the input distributiondistributionLLMs and Gen AI multi-modal modelsTypically not used for classification,prediction Can generate new dataGenerative models po

5、ssess discriminative properties 2025 Expel,Inc.Exploring where no man has gone beforeEDA with AI 2025 Expel,Inc.Exploratory Data Analysis(EDA)VisualizationsVisualizationsStatisticsStatistics 2025 Expel,Inc.Why EDA?Data is messyData is messyit may be a complete it may be a complete black box.black bo

6、x.Know your data better:Know your data better:Feature engineeringModelingQuestions about data:Questions about data:Is it accessible?Is it usable?EDAIs it understandable?EDAIs it sizeable?EDAIs it reliable?2025 Expel,Inc.Why EDA for cybersecurity data?Cybersecurity data is messyCybersecurity data is

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根据报告的内容,全文主要探讨了人工智能在网络安全领域的应用,特别是机器学习和大型语言模型(LLMs)在数据探索、分类和预测恶意行为中的作用。 关键点如下: - **AI在网络安全中的应用**:AI可以帮助安全从业者识别模式、预测未来、自动化测试和决策。 - **数据探索(EDA)**:AI在EDA中用于分析复杂、未结构化的网络安全数据,如网络流量和系统行为。 - **LLMs在EDA中的应用**:LLMs如Gemini、Palm、Mistral等在EDA中表现出色,但各有优缺点。 - **分类与预测**:AI在分类任务中用于识别恶意行为,如钓鱼邮件和垃圾邮件。 - **LLMs在分类中的应用**:LLMs在无标签数据集上有高潜力,可以作为“法官”进行分类评估。 - **下一步**:尝试使用不同模型进行实验,优化模型以提高分类准确性,并探索网络安全专业嵌入和代理工作流程。
"AI如何预测网络安全威胁?" "LLMs在网络安全数据分析中的应用" "AI在网络安全中的分类与生成模型"
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