AI和大模型技术在网络脆弱性扫描领域的最新进展与未来发展趋势
1. 技术实现
1.1 基于AI的漏洞扫描
自动化漏洞检测：
- 深度学习和机器学习模型：通过训练深度学习和机器学习模型，AI可以自动检测网络中的漏洞。这些模型可以从大量的历史数据中学习，识别出潜在的漏洞模式。例如，使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以有效识别网络流量中的异常行为。
- 自然语言处理（NLP）：利用大型语言模型（LLMs）解析和理解安全报告、日志文件等文本数据，快速发现漏洞描述和攻击向量。这有助于安全团队更快地响应和处理新出现的威胁。
- 图像识别：AI可以通过图像识别技术检测网络设备和系统的物理状态，例如摄像头监控下的异常行为。这对于物理安全和物联网设备的安全尤为重要。
示例工具和技术：
- Tenable AI Aware：Tenable推出的一款AI驱动的安全解决方案，可以提供对AI应用程序、库和插件的暴露洞察，帮助组织发现和关闭AI风险。
- Optiv’s AI Model Vulnerability Scan：Optiv提供的AI模型漏洞扫描工具，可以帮助组织避免被篡改的模型，建立可靠的软件安全供应链。
1.2 漏洞管理和风险评估
加速漏洞管理周期：
- 快速检测和