文章主题：事件响应, 软件漏洞, ChatGPT
事件响应分类和软件漏洞发现是大型语言模型成功的两个领域，尽管误报很常见。
🌟ChatGPT，一款革新性的对话伴侣🌟是由文本巨匠{text-davinci-003}驱动的神经网络语言模型，通过海量互联网文本数据的深度学习而崭露头角。它能以人类般流畅的方式创作各类文本，无论是问题解答、内容精炼还是网络安全挑战，如编写事件报告或解析逆向代码，ChatGPT都能游刃有余。👀安全专家和AI黑客对此充满好奇，他们致力于挖掘LLM的潜在漏洞，而反制力量也在努力引导模型走向正面，防止其成为网络犯罪的帮凶。例如，恶意邮件制造者正试图利用ChatGPT提升钓鱼邮件的说服力，而黑客则可能用它来生成变异的恶意软件。👀已有实例表明，不法分子已经开始尝试借助ChatGPT的力量生成有害内容，如伪装成合法的网络钓鱼邮件，甚至创造出多态攻击。网络安全专家通过实验发现，尽管LLM并未针对特定安全任务进行专门训练，但ChatGPT在识别潜在威胁和代码漏洞方面的能力不容忽视。🔍ChatGPT的崛起为网络安全领域带来了新的挑战与机遇，它可能成为检测和防御策略中的一股潜流，帮助网络安全专家更有效地分类事件并发现隐藏的安全风险。尽管AI模型需要不断进化以适应这些复杂情况，但ChatGPT无疑已经在当前的对话技术领域留下了深刻的印记。
分析ChatGPT作为事件响应工具的效能时，安全专家揭示其强大的恶意进程检测能力。通过巧妙地借助Meterpreter和PowerShell Empire，模拟对手行动，成功感染目标系统后，他们运用了ChatGPT驱动的恶意软件扫描器。LLM技术精确识别出两个潜藏的恶意程序，而137个无害进程则被准确过滤掉，这无疑显著降低了调查成本。🚀 ChatGPT在安全领域的应用展现出其高效与精准的一面。
🌟研究人员正在探索通用语言模型如何在网络安全领域精确运作，尤其是在防御任务中。去年12月，数字取证专家的先锋行动！💡Cado Security利用ChatGPT这股新兴力量，通过分析真实安全事件中的JSON数据，成功构建了一张黑客入侵的时间线概要，生成了一份颇具价值但不完全精确的报告摘要。🔍同样，安全咨询界的领军者NCC Group也进行了尝试，他们发现ChatGPT在代码漏洞检测方面展现出潜力，然而准确性并非始终如一，存在一定的局限性。📚值得注意的是，尽管ChatGPT在某些场景下能提供帮助，但其在网络安全中的应用仍需谨慎评估和优化，以确保全面且准确的防护。🛡️
🎓💻🚀 面对LLM这一新兴技术，安全专家需审慎应对，尤其是处理超出专业范畴的任务。正如NCC Group首席科学家Chris Anley所言：”专业人士和编码者应积极拥抱ChatGPT这类模型，用它激发灵感而非绝对依赖。然而，安全代码审核并非它的首选领域，对其初期完美要求不切实际。”
消息来源：
CNCERT国家工程研究中心
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