火出圈的ChatGPT，如何让安全检测更智能-开发者社区

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的圈的源码库全检算法基于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服务器租用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：

首先利用一系列问答对模型进行监督训练（也叫监督指令微调）。利用强化学习对模型进一步指令微调，即模型在给定环境中，模板下载不断根据环境的奖励和惩罚，拟合到一个最适应环境的状态。具体来说，就是在人类的参与下训练一个奖赏网络，这个奖赏网络具有对多个聊天回复进行好坏排序的能力。利用这个奖赏网络，进一步通过强化学习不断优化模型。

安全检测怎么做

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云计算潜在威胁。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，香港云服务器发展出的针对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：

1.签名检测技术

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。

2.流量分析技术

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。

3.行为分析技术

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。

4.基于语义的规则匹配

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。