chanong
AI的发展历程回顾
首先，聊聊人工智能的历史。你知道吗？人工智能这个概念早在20世纪50年代就提出来了，但那时候因为计算机的计算能力有限，进展一直很慢。直到1997年，IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，这可是人工智能在策略类游戏中的一个里程碑。
接下来，2010年后深度学习技术开始火起来。2012年，一个叫AlexNet的系统在图像识别比赛中大放异彩，这让人们看到了深度学习在图像处理上的潜力。随后，2016年，DeepMind的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石，展示了人工智能在复杂策略问题上的强大能力。
到了2017年，Google推出了Transformer模型，这在自然语言处理（NLP）领域成了新标准。2020年后，这种模型不仅用于文本处理，还扩展到了图像识别、语音处理等多个领域。2020年，OpenAI发布了GPT3，它的强大生成能力和跨任务适应性让人惊叹。2022年，ChatGPT的发布更是让人工智能进入了大众视野。
AI在网络安全中的应用
在网络安全领域，人工智能也发挥了巨大作用。比如在恶意代码检测、入侵检测和垃圾邮件检测等方面，AI技术已经相当成熟。不过，虽然这些技术在2010年代就已经有了，但它们大多是改进型的应用，并没有带来颠覆性的变革。
但现在，随着深度学习、自然语言处理等技术的发展，AI在网络安全中的作用越来越大。比如，通过大模型，我们可以更有效地进行威胁检测与分类、威胁响应与决策支持、威胁情报收集、处理及输出等。
AI技术在威胁情报运营中的应用
威胁情报运营是一个数据驱动的过程，从多个源头采集数据，经过处理后输出给安全检测产品和分析人员。在这个过程中，AI技术可以在多个环节发挥作用。比如：
-
数据采集：利用自然语言处理技术，可以自动分类和提取关键信息。
-
检测识别：使用机器学习和深度学习技术，可以识别恶意样本和网络攻击。
-
信息富化：通过图嵌入和智能Agent，可以揭示数据背后的模式和联系。
-
报告生成：利用大语言模型，可以生成简洁且易于理解的报告。
实践体会
在实际应用中，我们发现大模型技术可以极大提升安全分析及威胁情报运营的效率。不过，也需要注意，大模型的智能有时也可能带来误导，因此在严肃使用识别出来的信息时需要进一步验证。
此外，长上下文窗口能力对于文本内容的总结、恶意代码的分析等任务非常关键，需要持续开发相关的技术。不同的大模型在不同任务中各有擅长，选择合适的模型对于提升效率至关重要。
