chanong 自2022年底开始，以LLM（大语言模型，简称大模型）为核心的AIGC（生成式人工智能）带来了一场人工智能驱动的技术与产业革命，人工智能被广泛认为是可以改变“游戏规则”的战略性科技。
国内开启了“百模大战”，国资委在2024年2月27日召开国有企业改革深化提升行动2024年第1次专题推进会上再次点题人工智能，要求国企结合自身技术资源禀赋和产业基础，科学决策纳入发展规划，加大投入，把资源用在刀刃上，有力提高国有企业战略支撑作用。
在网络安全领域，大模型也被寄予厚望，解决多年来困扰网络安全行业的攻防不对等、安全专业人员严重不足的问题。
纵观市场，在AI赋能网络安全概念下，各家所采用的AI技术五花八门，既有最新的AIGC大语言模型，也有深度学习技术甚至是机器学习技术，或者是多种技术的混用。本文将为您总结AI技术在网络安全领域典型的九大应用场景。
1、异常检测
Anomaly Detection
AI能够学习正常的网络行为模式，并通过实时监控，快速识别出偏离正常模式的活动，即异常行为，这些行为可能表明安全威胁，如入侵、恶意软件传播等。
2、恶意软件和病毒检测
Malware and Virus Detection
通过对恶意软件特征的学习，AI能够识别出已知和未知的恶意代码。这种能力特别应对零日攻击（Zero-day attacks）十分关键，因为这种攻击利用的是之前未知的漏洞。
3、垃圾邮件和钓鱼攻击过滤
Spam and Phishing Detection
AI可以用来分析电子邮件的内容、结构和发送模式，以识别和过滤垃圾邮件和钓鱼邮件。这有助于减少企业和个人受到的欺诈性信息攻击。
4、身份认证和访问控制
Identity Authentication and Access Control
人工智能可以提高身份验证过程的安全性，例如，使用生物识别技术（如面部识别、指纹识别等）进行身份验证，进而对用户进行更精确的访问控制。
5、网络流量分析
Network Traffic Analysis
AI可以帮助分析大量的网络流量数据，以识别潜在的安全威胁，如分布式拒绝服务（DDoS）攻击、网络扫描等。对于加密流量分析，AI是当今使用的主流分析手段。
6、安全策略管理
Security Policy Management随着网络环境的不断变化，AI可以帮助自动更新和维护安全策略，确保策略的及时性和适应性，减轻人工维护工作量。
7、自动化响应
Automated Response
在检测到威胁后，AI可以帮助自动化响应流程，例如隔离受感染系统、阻断恶意通讯、甚至反向追踪攻击源等，提高响应速度和效率。
8、欺诈检测
Fraud Detection在金融服务领域，AI能够学习和识别欺诈交易模式，帮助机构预防信用卡欺诈、账户劫持等行为。随着技术的发展，人工智能在网络安全领域的应用还将持续扩展，提供更加精准、高效的安全保障措施。
9、数据安全
