SecGPT:开源的安全领域大模型

admin 2024年5月21日22:05:16评论26 views字数 1333阅读4分26秒阅读模式
 

随着技术的进步,人工智能(AI)在网络安全中的应用日益广泛。SecGPT,作为一种先进的AI模型,其在网络安全任务中的潜力尤为值得关注。

为了方便没有高端显卡的用户使用,又提供了可以在CPU上训练的版本:SecGpt-Mini,项目地址请看文末

SecGPT:开源的安全领域大模型

模型功能

SecGPT:开源的安全领域大模型

漏洞分析:安全团队的智能伙伴

  • 通过与研究人员进行深入的对话,SecGPT能够协助分析应用程序或系统中的潜在漏洞
  • 它能够理解漏洞的性质,评估其潜在影响,并提出修复建议。
溯源分析:追踪攻击者的智能助手
  • 它能够分析网络流量、日志和事件记录,帮助调查员追踪攻击者的活动路径。
  • 通过这种智能溯源分析,可以更快地定位攻击源头,从而采取有效的应对措施。
流量分析:智能监测异常流量
  • 它能够分析网络流量数据,识别出异常流量模式。这些模式可能预示着潜在的网络攻击或入侵行为。
  • SecGPT不仅能够检测这些异常,还能提供相应的应对建议,帮助安全团队采取预防措施。
攻击研判:共同应对未知威胁
  • 面对未知的网络攻击,SecGPT能够与安全团队进行深入的对话,共同分析攻击的特征、模式和可能的来源
  • 这种合作能够提高对未知威胁的理解和应对能力,增强网络安全防护。
命令解释:深入理解安全命令
  • 安全专家在使用复杂的安全命令、脚本或代码时,SecGPT能够提供深入的解释和分析。
  • 帮助专家理解这些命令的功能、潜在风险以及执行结果,从而确保安全操作的正确性和有效性。
网安知识问答:智能知识库
  • SecGPT还可以作为一个智能知识库,回答网络安全领域的问题
  • 它能够为安全从业者提供支持和解释,包括解释安全概念、提供最佳实践建议以及分析最新的威胁趋势。

模型效果

1. 代码审计&解释&修复建议

SecGPT:开源的安全领域大模型

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2. 反汇编伪代码分析

SecGPT:开源的安全领域大模型

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3. 钓鱼邮件编写

SecGPT:开源的安全领域大模型

4. 命令解释 SecGPT:开源的安全领域大模型

5. 日志分析

SecGPT:开源的安全领域大模型

模型训练

SecGPT:开源的安全领域大模型

1、预训练数据的构建

构建SecGPT的第一步是收集广泛的网络安全资料。这包括:
  • 安全书籍:从基础到高级,涵盖网络安全的各个方面。
  • 安全知识库:提供实际案例和最佳实践。
  • 安全论文:最新的研究成果,为模型提供理论支持。
  • 安全社区文章:来自实践者的经验分享,增加模型的实战能力。
  • 漏洞库:记录已知漏洞,帮助模型了解潜在的安全威胁。
数据集地址如下:
https://huggingface.co/datasets/clouditera/security-paper-datasets

SecGPT:开源的安全领域大模型

2、有监督训练数据的准备

SecGPT:开源的安全领域大模型

在预训练的基础上,SecGPT需要通过有监督训练来提高其在特定任务上的性能。以下是有监督训练的几个关键方面:
  1. 指令理解:利用ChatGPT与人工构造的数据集,训练模型理解和执行安全指令。
  2. 推理能力:基于思维链的方式构造数据集,使模型能够逐步推理问题,直至得出答案。
  3. 开放性问题回答:整合知乎等平台的高质量数据集,增强模型在开放性问题上的表现。
  4. 平衡训练:为了防止模型在专注于安全领域时遗忘通用能力,有监督数据中通用能力数据与安全能力数据的比例约为5:1。

最后

项目地址:

https://github.com/Clouditera/SecGPT

CPU版本地址:

https://huggingface.co/clouditera/secgpt-mini

 

原文始发于微信公众号(七夜安全博客):推荐一款开源的安全领域大模型,堪称应急响应的超强助手

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  • 本文由 发表于 2024年5月21日22:05:16
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                   SecGPT:开源的安全领域大模型http://cn-sec.com/archives/2761363.html

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