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大模型时代的安全基座:DeepSeek赋能态势感知的技术跃迁

日期:2025/04/05 13:13来源:未知 人气:57

导读:引言当生成式大模型(LLM)掀起新一轮技术浪潮,网络安全防御体系也正经历着认知层级的范式重构。DeepSeek,作为国产大模型的杰出代表,凭借其独特的技术架构和卓越的性能,迅速在行业内赢得广泛关注。目前,网御安全管理与态势感知平台已完成对DeepSeek等大模型的优化适配,并成功部署在华为昇腾、中科可控等国产智算硬件平台。一方面,平台借助高效推理架构,攻克了传统安全在威胁分析和......

引言

当生成式大模型(LLM)掀起新一轮技术浪潮,网络安全防御体系也正经历着认知层级的范式重构。DeepSeek,作为国产大模型的杰出代表,凭借其独特的技术架构和卓越的性能,迅速在行业内赢得广泛关注。

目前,网御安全管理与态势感知平台已完成对DeepSeek等大模型的优化适配,并成功部署在华为昇腾、中科可控等国产智算硬件平台。一方面,平台借助高效推理架构,攻克了传统安全在威胁分析和告警降噪等方面的技术难题;另一方面,平台通过自然语言交互和智能化自动响应体系,重构安全运营的人机协作模式,实现了态势感知平台的认知智能跃迁。

与 DeepSeek 的技术适配,既丰富了系统的国产基础模型选择,实现了多基座模型部署,也进一步推动了从应用层、模型层到硬件层的全栈自主可控体系建设。这一技术整合有效提升了智能化安全态势感知平台的关键技术自主化水平,为构建更安全可靠的系统架构奠定了坚实基础。

AI赋能

打造人机智能协同的安全运营新模式

网御安全管理与态势感知平台融合DeepSeek等大模型强大的自然语言处理能力,实现了交互式信息处理。系统提供便利的对话式入口,支持用户通过口语化指令完成复杂操作。同时,系统能够将分析结果转化为多种交互式图表,直观呈现攻击阶段与影响范围。这种集对话式操作与可视化分析结果展示于一体的功能,可有效简化日常繁琐的操作流程,助力运营效率实现显著提升。

智能化威胁狩猎

强化安全分析核心能力

在威胁检测方面,传统规则引擎通常依赖单维度阈值判断,难以应对复杂多变的网络环境。网御网络安全管理与态势感知平台通过与 DeepSeek 深度融合,实现多模态数据关联与动态评分,成功构建动态知识图谱。平台不仅提升了系统在复杂模式下的分析效率,还能借助丰富的上下文感知、威胁情报联动和行为基线建模等手段,实现基于多模态的威胁关联分析。此外,平台还支持基于自然语言的交互式威胁狩猎,精准定位攻击入口,完整展现证据链条,为安全运营决策提供有力数据支撑。

多维度洞察分析

构建资产暴露面智能感知体系

网御安全管理与态势感知平台通过集成大模型的自然语言处理、多模态数据分析及推理能力,有效增强了资产暴露面管理能力。系统从资产、漏洞、威胁、事件等多个维度对资产暴露面进行全面感知与深入分析。通过建立多因子风险评分体系,系统实现了资产风险的实时计算与动态评估,并以可视化方式展现攻击面收敛趋势,为企业提供清晰、直观、全面的暴露面感知能力。同时,系统还能帮助企业及时发现安全漏洞,并智能化给出修复建议和修复方案,实现暴露面管理的有效闭环,从而预防潜在的网络攻击。

智能化自动响应

构建端到端闭环安全架构

网御安全管理与态势感知平台结合DeepSeek的自主决策与工具调用能力,构建了基于大模型的智能化自动响应体系。系统支持将异构安全设备的API封装为标准接口,通过可视化剧本编排技术,将安全运营经验转化为可复用的自动化工作流。在检测到安全事件时,系统能够自动推荐最优响应策略,并在必要时支持“自动化执行+人工决策”的混合模式。这一创新不仅提高了事件处置速度,还实现了从威胁检测到处置的“端到端”闭环管理。

AI应用一体化风险管控

构建大模型安全防护闭环

DeepSeek等大模型在政府、运营商、金融等行业场景中的广泛应用,也带来了数据主权模糊、合规风险剧增、攻击面扩大等诸多问题。为应对大模型应用带来的安全变革,网御安全管理与态势感知平台特别面向大模型应用安全、数据安全、网络安全构建了“监测-分析-处置-优化”的智能闭环,实现大模型应用的全局可视、风险可管、处置可溯,为AI应用的落地做好安全准备。

网御安全管理与态势感知平台以场景化为基础,以实战化为目标,以威胁管理为驱动,帮助用户建立监测预警、态势评估、响应处置的安全运营平台。系统以安星智能体为核心,通过安全数据通层支撑的海量信息风险分析和智能事件研判,结合智能响应的安全事件处置,满足AI时代下企业大量应用DeepSeek等大模型带来的大模型安全可控以及安全运营智能化的新需求,为企业提供更加全面、可靠的安全保障体系。

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