壹是全要素生產率提升:AI大模型通過自動、智能處理大量數據，提高安全事件的檢測和響應速度，降低對人力資源的依賴。這種效率提升不僅體現在處理速度上，還體現在通過機器學習和深度學習技術預測和預防安全威脅，從而減少潛在的安全事故和經濟損失。
二、創新:AI大模型在網絡安全中的應用是技術創新的體現。他們可以學習和適應新的攻擊模式，並不斷優化其檢測算法以應對日益復雜的網絡威脅。此外，AI大模型還可以在安全策略制定、風險評估和安全培訓方面引入創新方法。
三是質量優勢:AI大模型通過精準的數據分析和模式識別，提高了安全檢測的準確性，減少了誤報和漏報。這種高質量的輸出使安全團隊能夠更有效地將資源和註意力集中在真正的威脅上，並提高安全保護的整體質量。
四是先進:AI大模型代表了網絡安全領域的先進生產力。它們使用最新的人工智能技術，如自然語言處理、圖像識別和復雜事件處理，為網絡安全提供了前所未有的分析和響應能力。這種先進性使企業能夠更好地應對新出現的安全挑戰。
五是技術水平更高:AI大模型的推出提高了網絡安全的技術水平。他們不僅可以處理和分析大規模數據集，還可以通過不斷學習來提高自己的能力，以適應不斷變化的網絡環境。
第六，更高的效率:AI大模型通過自動化流程和優化決策支持來提高安全運營的效率。他們可以快速識別威脅並做出響應，從而減少人工幹預的需要，從而降低安全操作的成本和時間。
七、更可持續:AI模型是可持續的，因為它們可以隨著時間的推移學習和適應，並保持其在網絡安全領域的相關性和有效性。此外，AI大模型的可擴展性意味著它們可以隨著企業規模的增長和威脅環境的變化而調整和擴展。
以深信服安全GPT為例，它為網絡安全帶來了“新的質變”:
1.從傳統的規則/模式匹配檢測模式轉變為基於攻防意圖/知識推理的新型檢測模式。
2.從完全不同維度的檢測角度來看，我們可以發現傳統引擎難以覆蓋的高級威脅。
3.從傳統的人工安全操作模式到人機協同的自動安全操作範式。
4.通過對話窗口定制安全運營旅程，彌合安全人員水平差異，承載80%的安全運營操作，如平臺工具挑戰、關鍵信息聚合、處置預案思考等。
5.從固定降噪排序到全量逐項分析模式，MTTD/MTTR減少了85%。
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