實(shí)戰(zhàn)效果躍遷:

從技術(shù)概念到可量化的安全價(jià)值

深信服一直堅(jiān)持做“清醒的實(shí)踐者”,我們深知,用戶安全需要的不是“盡力而為” 的防御,而是可量化、可驗(yàn)證、可持續(xù)的安全效果。深信服安全GPT經(jīng)歷了國(guó)家級(jí)、省級(jí)實(shí)戰(zhàn)攻防演練的洗禮,在各維度的效果數(shù)據(jù)都實(shí)現(xiàn)了“可量化”的躍升,給出了更多“顛覆性”解法,驗(yàn)證了安全大模型在高對(duì)抗實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景中的價(jià)值。

安全GPT釣魚檢測(cè)大模型,在國(guó)家攻防演練中平均為每家客戶檢出7144封釣魚郵件,精準(zhǔn)率超過99%,平均為每家客戶獨(dú)報(bào)釣魚郵件2400+。

安全GPT運(yùn)營(yíng)大模型,在國(guó)家攻防演練中平均告警降噪率達(dá)99%,準(zhǔn)確率達(dá)98%,自動(dòng)化處置率超80%,用戶運(yùn)營(yíng)人員平均每日僅需關(guān)注數(shù)十個(gè)事件。

安全GPT流量檢測(cè)大模型,在國(guó)家攻防演練中無(wú)先驗(yàn)知識(shí)檢出0day197個(gè),檢出Web流量威脅精準(zhǔn)率達(dá)96.6%,針對(duì)高對(duì)抗攻擊(如0day、1day,高混淆繞過的攻擊)檢出率達(dá)95% ,其中大量為傳統(tǒng)引擎無(wú)法檢測(cè)的獨(dú)報(bào)告警。

安全GPT數(shù)據(jù)安全大模型在用戶側(cè)實(shí)戰(zhàn)中,相較傳統(tǒng)方法(人工+規(guī)則)分類分級(jí)準(zhǔn)確率從50%提升到90%,效率提升40倍;相較傳統(tǒng)引擎+人工分析,數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)事件檢出率提升40%。

看看安全GPT在具體場(chǎng)景中的實(shí)戰(zhàn)效果吧~

出于對(duì)“安全效果”的極致追求與對(duì)用戶承諾的踐行,今年年初,深信服將DeepSeek-R1的模型能力深度融入到安全GPT的AI工程架構(gòu)中,形成了一套在安全領(lǐng)域融合DeepSeek-R1系列模型的完整技術(shù)框架,在釣魚檢測(cè)、數(shù)據(jù)安全、輔助運(yùn)營(yíng)、威脅調(diào)查和溯源等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了安全場(chǎng)景理解能力的“再深一步”,交互問答體驗(yàn)全線升級(jí),同時(shí)實(shí)戰(zhàn)效果也進(jìn)一步突破。(點(diǎn)擊查看詳情)

目前,深信服安全GPT已在500+用戶真實(shí)環(huán)境中深度應(yīng)用,支持50+頭部用戶高水平實(shí)戰(zhàn)攻防,30+用戶國(guó)家級(jí)實(shí)戰(zhàn)演練。

從中交集團(tuán)的智能威脅防護(hù)到河北高速的智能值守,從某部委的攻防演練SLA保障到金融行業(yè)的數(shù)據(jù)合規(guī)治理,深信服與越來(lái)越多的用戶譜寫出“雙向奔赴”的故事,共同開辟了“面向未來(lái)”的新道路。

在前行過程中獲得的一系列認(rèn)可與肯定,也讓我們不斷提振信心,其中很多是與用戶共同努力的成果。

國(guó)內(nèi)首個(gè)通過網(wǎng)信辦雙備案的安全大模型

首個(gè)借助安全大模型技術(shù)全面賦能安全托管服務(wù)(MSS)的廠商

數(shù)博會(huì)「2024優(yōu)秀科技成果」獎(jiǎng)

入選中國(guó)信通院“安全守衛(wèi)者計(jì)劃·安全大模型優(yōu)秀案例”

獲大禹水利科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)

IDC實(shí)測(cè)多維度能力第一,七項(xiàng)能力遠(yuǎn)超業(yè)內(nèi)平均水平!

…

看向更遠(yuǎn)的未來(lái)

AI將如何重塑安全架構(gòu)?

經(jīng)歷了730余天的社會(huì)化錘煉后,我們看到,如今安全大模型已經(jīng)走過了理念驗(yàn)證期,進(jìn)入考驗(yàn)實(shí)戰(zhàn)效果的階段,AI正在重塑著安全行業(yè)的價(jià)值評(píng)估體系。

某用戶提到:“過去我們關(guān)注防火墻規(guī)則更新時(shí)效,現(xiàn)在更關(guān)注模型持續(xù)進(jìn)化能力;原先我們用堆人提升應(yīng)急響應(yīng)速度,現(xiàn)在較量的是自動(dòng)化處置覆蓋率?！?/p>

未來(lái),安全體系的進(jìn)化方向必然將從單場(chǎng)景賦能轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性重構(gòu)——以“AI原生思維”重塑安全架構(gòu)的基因,從數(shù)據(jù)底座到模型推理層、再到具體的場(chǎng)景應(yīng)用層,每個(gè)環(huán)節(jié)都將被大模型深度重構(gòu)。

為了承載數(shù)據(jù)融合和模型推理的雙重調(diào)整,在安全體系中進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理和模型管理顯得尤為重要,于是具備統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座和模型底座的深信服“AI安全平臺(tái)”應(yīng)運(yùn)而生。

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深信服“AI安全平臺(tái)”有以下兩大特點(diǎn):

1、開放融合的數(shù)據(jù)治理能力 能夠打破數(shù)據(jù)孤島,通過精細(xì)的安全數(shù)據(jù)治理,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性,為上層模型分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐,讓每一份數(shù)據(jù)都成為安全防護(hù)的有力武器。

2、推訓(xùn)一體的模型共創(chuàng)業(yè)務(wù) 允許用戶利用私有數(shù)據(jù)對(duì)原生模型進(jìn)行個(gè)性化調(diào)優(yōu)和編排,提升模型在特定環(huán)境下的性能和效果。能夠?yàn)楦黝惏踩Ｐ吞峁┓€(wěn)定、高效的運(yùn)行環(huán)境,確保模型推理快速精準(zhǔn)。

為了提升用戶體驗(yàn),平臺(tái)自帶強(qiáng)大的兼容性與開放性,能與企業(yè)現(xiàn)有安全體系對(duì)接融合,與安全運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái),檢測(cè)、日志、資產(chǎn)等組件實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同;同時(shí)可融入通用的AI應(yīng)用體系,通過安全模型與智能體的共創(chuàng),構(gòu)建更豐富、更智能的安全生態(tài)。

未來(lái),深信服將以 “AI安全平臺(tái)”為基礎(chǔ),以底座層為根基,模型層為核心,應(yīng)用層為抓手,通過無(wú)縫融合的開放生態(tài),為用戶打造更加智能、高效、全面的安全防護(hù)體系,讓安全大模型重塑安全架構(gòu),向“AI安全新范式”持續(xù)演進(jìn)。

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