大模型时代的 AI for Security

1. 大模型在安全领域的影响：大模型的发展对安全领域产生了影响，尤其在处理模糊性工作方面表现出了优越性能。 2. 大模型与传统模型的差异：大模型与传统模型在处理分类、打标等问题上存在差异，大模型的生成式特质使其在模糊性工作中表现更为出色。 3. 大模型不适合处理的任务：大模型并不适合处理传统有监督模型擅长的分类、打标等问题，也不适合执行密集型的数据处理工作。 4. 大模型适合处理的任务：大模型在面向安全人员的告警运营助手、面向研发人员的漏洞修复助手以及深度的漏洞挖掘等方面具有应用潜力。 5. 大模型的应用技巧：在运用大模型时需要注意其适用范围，如大模型适合处理具有相对固定输入和输出模式，但中间过程需要依赖人工经验的任务。 6. 大模型的发展与尝试：大模型的技术发展与日俱新，需要保持学习和尝试，以跟上时代的步伐。 7. 大模型的局限性：大模型并不能帮助高级人员提效，但可以帮助总结高级人员的经验，从而辅助低级人员更好地完成任务。 8. 大模型的应用场景：大模型在告警运营助手、漏洞修复助手和深度的漏洞挖掘等场景中具有潜在的应用价值。 9. 大模型的成本劣势：大模型的高额使用成本意味着其并不适合执行密集型的数据处理工作。 10. 大模型的技术发展：大模型的技术发展充满变数和不确定性，需要与时俱进，保持学习和尝试。