安全大模型技术与市场研究报告 2024.docx

目录-三4(一)推荐7二AI智能用于解决网缎全的历史()深度学习技术出现之前，尚机!技术在网络安全领域中的应用91 .专92 .IJ1.SS学习比法10D文寺向量机(SVM)102) ；13) 124)模糊逻辑”.-.-.-.-.-.-.-.-.12S)贝叶哂络12()深度学习技术在网络安全领域的应用.131 .恶意软件检测与分类132 .入侵检测我.134 .域名生成算法(DGA脸则14基于行为的欺诈检测.6.15151. 威析152. 攻击和唬应153. 安全态势蝴164. 漏洞管理.165»I16(四)A1.技术在网络安全领域的应用总结.161. 异粉颔J(Anoma1.yDetection)162. ®软件和病测(Ma1.wareandVirUSDeteCtiOn)173. 垃圾8附和钓鱼攻击过iS(SpamandPhishingDetection)174. 朗分认证和访i班制(IdentityAuthenticationandAccessContro1.)175. 网络;j5*Vi(NetworkTrafficAnaIySiS)176. 安全策珞管理(SeCUrityPo1.iCyManagement)177. 自动化响应(AutomatedResponse)188. 欺诈检测(FraudDetection)189. 数据安全(DataSecurity)18(E)前大模型时4MI在解决网络安全间邀上遇到的问题183.谈泛化I卷力.204.可解释性问题206. AT智畿自身的安全!礴207. 人工智能人才稀跳21=三帘黝AI脖侬22()大模型带来了哪些新可能性？221 .自然语言i三缄升-222 .多种除断224. A1.驱动的网络攻击.235. AI驱动的风险侬246. 新照的出现25(51. AI赋能的威胁检3«产品251)恶&代码砌252)攻击超四263 )朋和实防为分析(UEBA)264 )S5J析262. 271)告蝌课272)283)自动悔a284)报酬自291)灼级292)雌脱敏293 )IjWH策略制定304 .将伪与认知安全30市岫析33(一)国外安全大模型代表性供应商.331. Anoma1.i332. CheckPointSoftwareTechno1.ogies343. Cisco364. CrowdStrike385. Darktrace396. DropzoneAI417. E1.astic428. F1.ashpoint439. Fortinet4410. Goog1.eC1.oud4511. Microsoft4712. Pa1.oA1.toNetworks.4913. Proofprint&Tessian5114. SentineIOne5215. SparkCognition.5316. Tre1.1.ix.5417. eda.5455C-）国内安全大模型代表性厂商.571. 360数字安全集团572. 593. 金SS云华605.华清未央”627.火山引筌-.67»陶率窿木虫676910»6911. 奇7012. 深信服-72137314干StU75HJJaIC3»315ZTi77五企联全加沸()791. 安全能力792. 硒学习龊能力793. 基础大模型能力-.794. 够缄勤795. 微型精惭昉.806. 807. ittS1.tf1.808. 用户场景SS80()国内部分网络安全公司安全大模型镶力评估811. 360除9团812. 安恒信息813. «««««««««(1824. 有青未央.-.-.-.-.-.-.-.-.-.825. 华为836. 火山弓Ie837. 金55云华.一.一.一.一.一.一.一.一.848. 啄木鸟.849. 绿盟瞰8510. 灵云蝌8511. 奇如含.86Vi12. 三K8613. 天融信8714. 膜讯8715. 云起无垠8816. 三¾信88(三)国内安全大模型产品推荐供应商.891 .蜂荐飒商892 .,893 .数据安全大模型推荐供应商894 型推荐胭商905 .自动渗透大模辘荐供应商906 .朝颐大模型颗供应商.907 (1(11(91M例92()1.应用场贵.922,技术方案933. 部署形态934. 硬/樱求945. 946. 特色.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.94vi1.7. FS户958. 客户价值96(一)安恒恒脑安全大镇型介绍.981«982 .泰方案983 .形态994 .硬他求995 .J三Rfi1006 .特色.1007 101(三)领云运营智镯体案例1021,应用场景1028 .技术方案1029 .态10410 硬件要求10511 10512 特色.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.105。71. 应用场景.-1072. 技术方案1103. S三形态111Viii4. 硬/镀求1115. J三m1116. 特色1127. 9客户112(5)天融信天间安全大模型方案.1131 .应用场里1132 .泰方案1143 .Sig形态1154 .硬他求116制用语怯11A1*IIMV6.特色,116(六)中国电信安全见微安全大摸型.1181 ,应用场景1182 .技术方案”.一.1183 .g三形态-.1204 .硬件要求1215 .效果评估1216 .特色121法律声明本报告版权归属于北京赛博英杰科技有限公司，报告中的文字、表格均受到中华人民共和国知i胪权诲套趣的保护，禁止任何商业性质的更改、：髓、摘录以及引用；任何非商业性质的报道、摘录以及引用请务必注明版权来源，并获得4匕京赛博英杰科技有P艮公司的书面授权.本报告中的调研1.(rwvv!4i应采用行业公开信息、深度访谈、实地调研、桌面研究得到。本公司不承担因使用本报告而产生的任用却聿责任。-XX刖百网络安全领域有T"锤子"和"钉子"的理论：把网络安全中待解决的问题比喻作"钉子"，把解决诃题的手段比喻作“锤子".噫遇到过的问题叫"老钉子"，新遇到的问题叫“新钉子"，已知的解决问题的方法叫"老锤子"，新发明的方法叫“新锤子".每当找到He"新锤子"，人们会拿谢e"新锤子"把"老钉子"都再砸"遍,看是否更好用,座新钉子"也会先拿"老锤子"来砸"通,看是不是还管用.生成式人工智能（AIGC）大语言模型（1.1.M,简称大模型）技术无疑是网络安全从业者拿到的Te"新锤子"，这把“锤子"已经在自然语言对话、写作、文生图、文生视频领域取得了令人震惊的效果，网络安全从业者自然是不会放过这样一个机会的，深信服、360、奇安信、安恒、绿盟、天融信、永信至诚、启明星辰等网络安全上市公司纷纷宣布自己发布了安全大模型产品，金睛云华等过去基于深度学习技术开发网络安全产品的公司也及时转向了AIGC大模型技术路线，新的安全创业公司也在纷纷采用人工智能大模型提升自身产品能力，如云起无垠在Fuzzing模糊测试方面，灵云数科在邮件安全方面都在使用人工智能大模型。自2010年以来，我们拿到的“新锤子"包括机器学习技术、大;魅、知识图谱技术等,用来砸网络安全的“老钉子"和"新钉子"，也取得了一定的成果，但网络安全的基本盘并没有改变：攻防速度不对等：攻击者突破防线、偷走的速度远远快于防守方发现攻击、阻断攻击的速度，防守方的响应速度不够快；据：Unit42C1.oudThreatReport-Vo1.ume7,2023,Unit42EngagementExperience中披露的辘,目前的响应与处置时间己经提高到6天，比数年前的数月有了很大的进步，但攻击者进攻得手的时间已经提高到数小时级别，攻防依然在速邕t和拷.从攻破到数IK梗位日的时句R应与处置时间ion*JOn耶Jon*<iAS1攻破至腐被盗窃的时间vsIR应与处SS时间来源:Unit42C1.oudThreatReport-Vo1.ume7,2023,Unit42EngagementExperience现有网络安全防御方法的效率性价比不够高：现有的防御方式下，需要大量的安全工程师，中国、美国所公布的网络安全防御人才缺口都是几百万人，智且不说培养出这么多网络安全从业者相当困难，雇佣这些人的成本也会是企业难以承受之重.检出率不够高与误报率太高：基于规则的引擎对新型攻击的检出率不蜉高，规则引擎与AI引擎的误报钿太高。AIGC的异军突起,给了大家一个新的希望。本报告通过对基于1.1.M的AIGC在网络安全中的应用做了分析，希望给网络安全从业者提供一些有用的信一、概述自2022年底开始，以1.1.M（大语言模型，解吠模型）为核用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次专迤推进会上再次点题人工智能，要求国企结合自身技术资源察贿和产业基础，科学决策纳入发展规划，加大投入，把资源用在刀刃上，有力提高国有企业支撑作用.大模型也被寄予厚望，解决了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否问题。网络安全业一直存在攻防不对等的问题：攻击者在暗处，防守者在明处；攻击者可以在任何时候发起攻击，防守者则需要7X24设防；攻击者100次攻击有1次成功即宣告成功,而防守者100次防守,1次失守就向失败；全社会数字化转型背景下，需要防守的目标众多，而我国教育系统每年培养出的网络安全人才只有不到3万人，力吐自学成才的人员，也还是远远难以满足构建网络安全防线的需求.并且由于人的反应速度问题、工作效率以及工作任务排队的问题，对安全告警的处理时间往往要30分钟以上，而攻击者在30分钟之内已经得手.美国以微软为代表的企业在大模型爆发之初，就开始将大模型用于构建网络安全产品和服务,微软2023年3月28日即推出MicrosoftSecurityCopiIot,PaIoAkoNetworks.CrowdStrike.FOrtinet等公司也快适性.国内深闾艮奇安信、360、安恒信息、绿盟、天融信、永信至域金睛云华等公司也纷纷宣布自己已经推出，或即将推出基于大模型的网络安全产品,在2023年年底，己经可以看到一些大模型赋能的网络安全产品的成功应用.(一)主要发现1.：在A1.晅能网络安全概念下，各家所采用的AI技术五花，UT1.,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。愿意提供纯软件部署方式,以解决在对华限售智能算力平台的大形势下，安全公司自身采购智算硬件的难题，安全大模型的主要应用场景有：安全运营辅助、安全、威胁检测、电子由M牛安全、开发安全、安全策略管理、渗透测安全培训。安全大模型在各应用场景下的效果差异较大，在数据分类分级场景下取得的效果最好，能有几十倍的工作效铺升;诠运营场景下，效果差异较大,与供应商安全大模型训练;集与用户使用场景的匹酯翦、供应商的技术水平都有关系.产品有安全智能体与聊天机器人两种主要形态，目前聊天机器人是主要产品形态.人工智能大模型技术会带来网络安全产品格局的大变化，AI将会促成一系列网络安全产品的功能、性能提升，从而造成安全产品此消彼长的态势.2.鬲求狈版角：中国用户与西方用户对产品形态上的要求差别很大，以美国为代表的西方世界市场普遍接受以SaaS服务为主要形态的服务，中国的客户则更愿意接受本地部署。 用户的主要诉求是通过提升自动化水平提升运酸率：级MKD、MKR,希望能从天级，缩短到分钟级. 希望安全大模型结合威胁情报进行安全事件调查分析、取证. 用户希望通过安全大模型解决降彳氏运营成本、提升运营效率问题. 用户希望通过安全大模型提升现有安全运营人员水平. 用户希望通过安全大模型能帮助总结安全事件.3 .技术视角： 国内各厂商所采用的生成式AI技术，基本都是在商用或开源的基座大模型的基础上做预训练与精胤只有极个别Jr商声称未来会考虑从头训练自BK）安全大模型. 生成式AI与传统深度学习、机器学习技术相比，在威胁检测、力晡流量分析上，检出率没有什么优势，但运算速度慢很多,大模型与4横型联合使用,会是现阶段匕瞅好的选择. 在基座大模型的选型上有很高的趋同性，国产大模型选用通义千问的比穗高，国外的开源模型,1.1.aMa-2和MISTRA1.7B模型的普遍评价t傲高. 国产大模型算力依然在快速发展中，如何提供高性价比的训练、推理芯片，依然是现阶段所面临的H威.4 .市场视角： 政府部门对安全大模型十分关注，因地方政府建设了很多算力中心,算力问迤也基本不成问题,是对安全大模型跟进速度最快的客户群之一. 金融机构对安全的大模型非常感兴趣，但在当前大环境之下协调AI算力资源有困难. 军方对安全大模型的本地化部署、训练、精调等方面有不同于政府和企业客户的要求。 安全大模型的价格战已经箭在弦上。（二）推荐1.甲方单位网络安全与风险!责人应当开始考虑使用安全大模型提升安全运营的效率，重新考虑人员规划与技术投入的tt三.根据自身SOCSIEMDR等运营工M建设情况，选择相应的安全大模型产品南艮务形态，如安全智能体或安全对话机器人。开始考虑在分类分级、脱敏、娄族防泄露中引入A1.大模型用于提升数据安全管理自动化水平.在邮件安全网关类产品选择上应优先考虑采用人工智能大模型的产品；规划好算力问题如何解决.2.网络安全公司产品负责人应当关注安全大模型对现有安全产品的颜型性膨响，这是网络安全行业的灰犀牛事件,将对全行业的产品构成产生深逾膨响，有些产品可能会被安全大模型技术消灭,而有些产品的能力将得至吠幅提升.工程.对安全大模型研发的技术难度有充分的准备，尤其是对训练数据的来源给予足够重视，确保合法合规.时刻关注AI大模型底座的更新换代，及时切换到效果更好的AI大模型，并将各有特长的AI大模型用在最能发挥各自特长的地方。二、人工智能用于解决网络安全的历史(一)深度学习技术出现之前，传统AI技术在网络安全领域中的应用在深度学习技术成为主流之前，人工智能(AI)在网络安全领域的应用已经存在了很长时间。传统的AI技术在网络安全中的应用主要有:1.专家系统专家系统在网络安全领域的应用历史可以追溯到1980年代末期至1990年代.专家系统是一种利用人类专家知识解决复杂问题的人工智能系统。在网络安全领域，专家系统被设计用来模拟安全专家瞅D识和决策过程，以便自动化地识Sik防御和应对各种网络威胁租翩1.在早期，安全的专家系统主要集中在入侵检测系统(IDS)和病毒防护上例如:1987年，安德森(Anderson)提出了一种基于规则的入侵检测系统的概念，这可以被认为是专家系统在网络安全中应用的早期例子之一。1990年代初期，首个商业化的入侵检测产品开始出现，它们采用了专家系统檄术,如SunMicrosystems的SunScreenSKIP和Digita1.EquipmentCorporation的SecureWorks等，这些球能够利用已知的安全漏洞和攻击特征来识别潜在的安全威随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，专家系统也面临着不断的刃破和耕，刨舌:适应性和动态性：网络安全威胁持变化,专家系统需要不断地更新规则和知识库以匹配新的攻击特征JUw).高分棉胖IJ断的精确度.集成与自动化：为了提高效朝口效果，专家系统被要求更好地与其他网络安全工具和系,实现自创愉安三.2.机器学习算法2009年前后，伴随机器学习技术的一波兴起,机器学习技术开始被应用于网络安全D支持向量机(SVM)支持向量机是一种监督学习的方法，用于分类和回归分析。在网络安全领域，SVM可异常的数据。以用于恶意软件检测、网络入侵检测等场景，通过学习区分正常的T基于机器学习(SVM)360公司的QVM(QihVectorMachine)引擎是全技术的恶意软件检测引擎,2010年7月投入实际使用，是360安全卫士的主引擎.未知恶意软件检出率99%,误报率001%图2360QVM引擎原理特征转换特征选取来源：360数字安全QVM引擎的出现极大i嘘升了360产品在恶意软件检测领域的能力，尤其是对于那些新出现的、尚未有明确特征码的恶意程序有着良好的防蹶果。2015年12月，海外IOW+企业爆劫成敲诈者病毒(CTB1。Cker/Vir1.ocker)病毒家族,360云安全中心，捕获1700+变种，360QVM在无任何人工干预和针对性训隐情况下,识SiJ率达三99.3%阚于传统特征引擎，因为其不具备明显可被绕过的特征，360QVM检出率衰谢速度要慢很多.在后续的产品改进中，360QVM也采用了其它算法，包括试过深度学习算法.2)决策树决策树是一种用于分类和回归的方法，它通过从特征中学习决策规则来进行预测.在网络安全中，决策树可用于构建入侵检测系统，通过分析网络流野口系统日志来识SIJ恶意行为.3）遗传算法J物进化S论启发的搜索算法，适用于解决优化问题，在网络安全领域,遗传算法可以用于密码破解、安全策略优化等问题，通过模拟自然选顺口遗传机制来逐渐逼近最优解。4）模糊逻辑模糊逻辑系统能够处理不精确或不确定的信息，对于分析含糊不清的网络安全数据特另病用.它可以应用于异常检测和威胁评估，通进规则来识8!1和量化网络威胁的严重性。5）贝叶斯网络贝叶斯网络是一种表示变量间依赖关系的图形模型，可以用于概率推理.在网络安全中，贝叶斯网络能够帮助分析和预测网络攻击的可能性，通过计算不同安全事件之间的条付概率来评估风险。总体而言，这些传统的AI技术主要集中在基于规则和模式匹配的方法，以及有限的机器学习算法上.它们对特定类型的网络安全威胁和攻击场景有一定的识别和防御能力，但碰吟口喇、自酗攵击以;RMC模峰时，可能不如深度学习技术刃解筋心随着深度学习技术的发展和应用,网络安全领域的防御能力和智能水平得到了显著提升.(二)深度学习技术在网络安全领域的应用处理和I莫式谢!能深度学习技术在网络安全领域的应用日益增加，因为其强大的力使它成为增强网络安全措施的重要工具.以下是深度学习在网络安全领域的T应用与1 .恶意软件检测与分类通过使用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),可以有效识别和分类各种恶意软件。这些模型可以从文件或程序的原始二进制数据中学习特征，以识别潜在的恶意行为.2 .入侵检测系统深度学习模型能够分析网络流量数据，以检泱屏常行为或入侵企图。通过学习正常网络行为的模式，它们可以识别出偏离这些模式的潜在攻击，包括零日攻击和先进的持续威StXAPT).3 .钓鱼网站识别深度学习被用于自动识SII钓鱼网站,通过分析网站的UR1.网页内容和其他元雌，深度学习模型可以检测出伪装成合法网站以窃取用户信息的钓鱼网站。4 .域名生成算法(DGA)检测网络犯罪者使用DGA来生成大量域名，以用于命令与控制服务器的通信。深度学习模型可以识别这些算法生成的域名的模式，帮助拦截与恶意软件的通信。5 .基于行为的欺诈检测在金融和电子商务领域，深度学习用于分析用户行为和交易模式，以检则预防欺诈行为.这些模型能第识别出异常的购买模赤喳录行为，从而防止欺诈发生.许多学者不曲构都在这个领域作出了重要贡献.例如： 2017年，Saxe和Ber1.in通过使用深度学习模型在恶意软件分类和检测方面取得了显著的进展，证明了深层神经网络在识别恶意文件方面的有效性. 在入侵检测领域，研究者使用深度学习技术开发了多种模型，如卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(1.STM),在多个标准数据集上取得了优异的检测性能. 针对钓鱼网站的检测，有研究者使用深度学习分析网站的特征和用户行为数据,俄眼高了钓鱼网站识别的准确率.这些应用和研究成果展示了深度学习技术在提高网络安全丽水平中的潜力和价(国随着技术的不断进步和更多数据的可用性，深度学习在网络安全领域的应用和研究成果将弊嵋长。去几年中业界尝试用深度学习技术辅助进行的分类分级并取得了一定的效果.D1.P安全中面临的另一个难题，过去所采用的指纹技术有识另E隹确率、误6.数据安全安全领域存在很多还没有别解决好的问迦，比如数据分类分级，过去一直是小号分类分级，过大量人力的工作，并且难以做到伴随业务系统的升级做到及时与准确的判率等一些列问题，采用深度学习技术进行内容的判定也是过去几年的努力方向之一.(三)知识图谱在网络安全领域的应用知识图谱作为一种组织和用知识的技术，其在网络安全领域的应用已经受到重视.具体的应用情况主要体现在以下几个方面：1 .威胁情报分析知识图谱能够整合来自不同源的威胁情报数据，如漏洞库、黑客工具、攻击行为等，通过构建实体及其关系，使安全分析师能够更有效地理解和分析威胁，从而更快发现潜在安全威胁和攻击手法。2 .攻击检测和响应利用知识图谱，可以构建网络攻击的模式和行为特征图谱，通过实时分析和匹配，提高异常行为和潜在攻击的检测速度和准确性.此外，通过知识图谱的推理机制，可以实现对攻击行为的预测和眼前响应.3 .安全态势感知知识图谱可以整合和关联网络设备、应用、用户等多源安全数据，建立全面的网络安全态势图谱.通过对图谱的分析，帮助企业从宏观角E解和评估其网络安全状况，发现系辆弱环节，为制定安全策略提供决策支持.4 .漏洞管理通过构建涵盖漏洞信息、受影响产品、修豆策略等信息做11识图谱，可以帮助安全团队觎管理漏洞信息，快速响应不眦苦已知漏洞，减少潜在风睑.5 .安全知识的教育与培训知识图谱在整合和组织大量安全知识方面具有明显优势.利用知识图谱提供蜡构化安朔识,可以为安全教育和培训提供丰富、直观的学习资源，提高教说11训效率.总的来说，知识图谱的应用提高了网络安全领域的分析效率和决策质量，为安全防护提供了更力DM学、系统的支持。随着人工智能和大雌技术的不断发展,知识图谱在网络安全领域的应用将会越来越广泛和深入.（四）AI技术在网络安全领域的应用总结1 .异常检测(Anoma1.yDetection)AI能够学习正常的网络行为模式，并通过郭尴控，快速识别出偏离正常模式的舌动,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(Ma1.wareandVirusDetection)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-dayattacks)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(SpamandPhishingDetection)AI可娘来分析电子蜩牛的内容、结构和辘模式，以识三阻邮圾邮件和钓鱼邮件.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(IdentityAuthenticationandAccessContro1.)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(NetworkTrafficAna1.ysis)AI可以帮助分析大量的网络流近数据,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(SecurityPo1.icyManagement)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，碗人工WP工作量.7 .自动化响应(AutomatedResponse)在检艇喊胁后，A1.可以帮助自动化D酶流程，颂受瞄源统、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(FraudDetection)在金融服务领域，AI能够学习和识SU欺诈交易模式，帮助机构期信用卡欺诈、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，提供勃口精准、高效的安全保三措施。9 .数据安全(DataSecurity)AI辅助进行分类分级、D1.P数居防泄翦中内容的检测.(五)前大模型时代AI在解决网络安全问题上遇到的问题1 .误报率检出率与误报率是网络安全产品最重要的两个指标，而用户对误报率的容忍度比检出率更低，原因在于高误报率，会造成以下JI种严重后果：工作效率影响：高误报率意味着大量正箫舌动被错误地标记为恶意,这将导致安全团队花费大量时间和资源去调查并处理这些非威胁事件。这不仅分散了安全团队对真正威胁的关注，而且降低了工做碎.系统性能影响：如果安全系统频繁地因误报而触发燮报，可能会对网络或系统的性能造成影响。例如，对台撒件的频可能导致该软伟皮限制或阻止运行，这会干扰正常工作辘,影响用户体验和生产力.用户对安全检测系统信任度下降：频繁的误报会导致用户对安全检测系统的信任度降低。当用户习惯于看到大量的误报时，他们可能会开始忽略所有的安全警告,包括真正的威胁,这种现象被称为"警报疲劳"。业务影响：在某些情况下，误报可能自海到业务运作。例如，如果一个安全检测引擎错误地将企业的关键业务软件标记为恶意并进行隔离或删除，这可能导致业务麒中断，造成经济损失，因此,为了最大限度地提高网络安全防护体系的有效性和效率,同时最小化对业务运行的负面影响，对网络安全检测引擎的误报率提出严格要求是十分必要的.2 .数据质量和可用性网络安全往往包含大量的噪声和不相关信息.而且，获取高质量、标注良好的训往往非常困难和昂贵.比如使用机器学习技术训练的恶意代码检测引擎，需要的训练样本是数百万级SfJ,并且要持续更新训练数据，以对抗最新型的攻击手法.而对于特定类型的攻击（例如APT攻击）事件中，攻击样本相对于正常行为样本通常是非常稀少的，则很难选取足够数超的训练样本.这种极度不平衡的数据分布给机器学习模型网I练带来了科俄,因为模型很容易偏向多数类（即正谕亍为），而忽视少数类（即击行为）.3 .模型泛化能力网络攻击的模式和策略在不断进化，这意味着即使是经过训练的模型也可能很快过时.模型需要不断更新以适应新的威胁模式，但这在实践中很难做到，导致模型的泛化能力受到限制.4 .可解释性