ChatGPT是火出T何什么 ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)是一款美国OpenAI研发的聊天机器人程序,能够通过理解和学习人类语言来进行对话 ,圈的全检根据聊天的让安上下文与使用者互动,真正像人类一样聊天交流。测更它甚至能完成撰写邮件 、火出T何视频脚本、圈的全检文案 、让安代码 、测更论文等任务。火出T何 ChatGPT的圈的服务器租用全检算法基于Transformer架构,这是让安一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络 。Transformer架构广泛应用于语言翻译、测更文本摘要 、火出T何问答等自然语言处理任务
。圈的全检ChatGPT使用了GPT-3.5大规模语言模型(LLM Large Language Model),让安并在该模型的基础上
,引入强化学习来微调预训练的语言模型。这里的强化学习采用的是高防服务器RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback),即人工标注方式。目的是通过其奖励惩罚机制 ,让LLM模型学会理解各种自然语言处理任务,并学会从helpfulness
、honest、harmless三个维度判断什么样的答案是优质的。 ChatGPT模型的主要训练流程如下: 在安全检测领域 ,越来越多的企业组织开始使用人工智能技术 ,来帮助检测网络流量中的模板下载潜在威胁。人工智能的优势在于,它可以处理大量的数据,快速准确地识别并分类异常流量。通过训练神经网络模型,人工智能可以自动化检测识别网络攻击、漏洞利用和恶意软件等行为,减少人工干预和误报,提高检测的准确性与效率。 当前主流的网络攻击检测 ,核心是基于DPI技术
,免费模板发展出的针对HTTP访问的检测(WAF),以及针对操作系统的入侵防御检测(IPS)
。即部署在应用前 ,在用户请求到达服务端之前对其进行扫描和过滤 ,分析校验每个用户请求的网络包
,确保每个请求的安全有效,对无效或有攻击行为的请求进行拦截或隔离。目前,常用的攻击检测方式如下: 基于事先编写的建站模板特定规则或模式(正则表达式)检测网络流量中的威胁,如病毒 、恶意软件、入侵行为等。但是由于攻击手段多样化
,有经验的黑客可以通过一些语句变化绕过检测
。正则表达式是由关键字发展而来的
,虽然在一定程度上降低了误报率 ,但由于正则表达式是基于字符串的过滤,只能检测预定好的攻击行为;针对一些比较复杂的注入方法,同样存在漏报率高的问题
。 通过对同类流量的来源IP、协议类型比例
、流量上下行趋势等基础元素的建模分析,得到一些异常事件的分析结论。但是流量分析需要对网络流量进行捕获分析,所以需要较高的计算资源和存储资源,会使得整个系统比较庞大。 通过监视网络流量的行为,检测出异常活动 。例如,检测出某Web应用服务器访问非业务数据库 、突发大量数据流 、频繁访问尝试等 ,进而发现潜在的网络威胁。在这一过程中 ,会误报一些合法活动(例如临时下载等),且成熟的行为分析模型需要较长时间来训练和学习
,因此防护效率可能较低
。 将检测引擎设计成SQL语义解释器或命令行终端,尝试理解用户输入的内容
,判断是否有可能构成攻击。目前主要针对SQL注入,使用场景有限。 基于DPI引擎的检测方式 ,除了有这些使用限制外,还存在多种绕过流量解析引擎进行入侵的方法
。例如,利用DPI引擎可能存在的HTTP协议解析缺陷
,只识别80端口为HTTP流量,而Web应用端口在8080上
,其HTTP流量会被DPI引擎解析为非HTTP,从而绕过应用层攻击检测
。 我们按照DPI引擎的解包流程 ,将原始流量解析出关键字段数据,进行规则匹配。如果能匹配到规则,则说明报文存在攻击行为;如果不能匹配,则说明报文风险较低。DPI引擎收到的流量如下图: DPI引擎会按照会话对流量进行分组,在同一个组中的报文,一般为同一五元组的请求响应报文
: DPI引擎会将流量按照协议层级进行拆解,直到解析出所有的字段。 DPI引擎会提取其中应用层的明文请求,作为待检测内容: ChatGPT作为一种大型自然语言处理模型,可以理解HTTP原始报文信息 ,这样无论攻击出现在URL
、Cookies还是Referer中,都能顺利检测到。 ChatGPT
、New Bing等攻击判断模块,会调用OpenAI相关API接口
,使用提问的方式让ChatGPT
、New Bing等进行攻击判断,示意代码如下
:

哪些环节可以应用ChatGTP



