《腾讯云2024年DDoS与应用安全威胁趋势报告》显示，利用漏洞和应用弱点的攻击手段愈发多样化和复杂化，2024年高危漏洞攻击总量超过 17亿次，面对这一严峻挑战，我们应该如何应对？接下来将为您讲解我们的最新尝试——基于大模型的漏洞识别能力，您可以通过托管规则-深度分析功能，率先体验EdgeOne对漏洞的识别能力。
网络安全新威胁：漏洞攻击的双重挑战
当前，网络安全面临着前所未有的挑战，尤其是在漏洞攻击频发的背景下。想象一下，在某个电商大促期间，黑客通过巧妙的SQL语句悄无声息地盗取用户数据，或者利用恶意脚本伪装成正常请求，在海量合法流量中发动攻击，随时可能给企业带来数据泄露和业务中断的风险。
为了应对这些威胁，EdgeOne的Web流量攻击检测系统能够有效过滤和拦截恶意漏洞攻击流量，避免入侵和数据泄露风险。然而，随着攻击手段的不断升级，传统的防御体系面临着漏报和误报的双重困境：
● 专家规则虽然能快速识别已知攻击，但对新型攻击束手无策；
● 语义分析虽然准确性高，但在处理海量请求时速度较慢；
● 传统机器学习虽然具备自适应能力，但对数据的依赖使其在实际应用中受到限制。
在这样的背景下，如何提高检测的准确性成为了我们关注的焦点。大模型的出现为这一问题提供了新的解决方案。
大模型在流量分析中的应用：从基础知识到深度分析
大模型通过预训练学习安全基础知识、HTTP流量中的代码逻辑、协议行为与攻击模式，构建多层知识关联分析，真正理解流量行为，提高检测准确性。例如，解析SQL注入时不仅识别SELECT FROM或UNION SELECT等关键词，还能判断其是否构成闭合查询、是否破坏业务逻辑。
从下面两个例子就可以看到大模型具备对流量内容进行深度分析和理解的能力，实现从“语法合规性”到“意图危害性”理解的跃迁。
场景1：真假美猴王之辩，正常sql语句查询识别，避免传统静态规则匹配易误报问题。
传统检测：看到SQL关键词立即报警
LLM 侦探视角：
1️⃣检查请求上下文：理解语义为合法业务查询接口
2️⃣ 行为模式分析：没有出现特殊字符构造注入
⚠️ 结论：这是业务后台的正常商品查询！
场景2：密码本的秘密，对加密内容自动解密分析，并进行意图分析，准确识别到攻击。
加密流量：
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