专家介绍：李智华，华为安全AI算法专家，中科院博士
ChatGPT的核心优势是通过基于自然语言处理技术模型、情景模型和语言模型来自动生成文章和代码。在前面的文章中，我们从攻击视角探讨了ChatGPT对网络安全的影响，本文将从防御视角来探讨ChatGPT在网络安全领域的作用，并进行能力评估。
ChatGPT在网络安全领域的应用主要有以下几个方面：
1.威胁检测：（1）提取签名规则（2）识别恶意代码
2.代码审计：分析代码漏洞
3.威胁情报：从文本中提取情报
4.安全运营：生成安全运营报告
威胁检测：提取签名规则
能力指数：★★★☆☆
众所周知，GitHub上有大量开源的签名规则，例如Yara、Sigma、ES等，可以用于威胁检测。由于ChatGPT训练数据包含GitHub内容，因此我们可以测试ChatGPT的规则提取能力。我们首先要求ChatGPT输出检测挖矿木马的Sigma规则。
这次给出的答案十分全面，但是检测规则仍然不够完善，经过多次询问后，最终得出的检测规则如下：
这些规则虽然不能直接应用于产品，但是对于威胁分析而言，能够迅速掌握检测规则的概貌，也算是一种很不错的帮助。
威胁检测：识别恶意代码
能力指数：★★★★☆
ChatGPT有能力理解和分析代码，我们让ChatGPT来分析下前一篇文章所生成的webshell后门。
第一步，识别一句话木马。
可以看到ChatGPT给出了正确回答，同时给出了非常不错的判定理由。我们继续使用base64解码的webshell，让ChatGPT进行识别，ChatGPT依然应对自如。
第二步，识别变种的webshell。
接下来试试免杀的webshell。下面是一个利用在高版本php语法不换行，来执行命令绕过常规检测的webshell，我们让ChatGPT来检测。
ChatGPT给出的判定结果完全正确，并且其反引号可以用来执行命令的理由也非常充分。
前方高能！！！
下面是一个难度极高的检测示例，使用字符串替换和函数方式运行webshell命令。
可以看到，ChatGPT给出的答案完全正确，其解释更是令人惊叹。要知道，人看这段代码可能没什么，要交给机器自动化判定，必须要通过对PHP脚本的词法分析和语义分析才能获得，但在ChatGPT看来，这似乎不算什么难事。
综上所述，ChatGPT 在恶意脚本类代码识别方面表现出色，能力指数评分为★★★★☆。其 AI 所给出的结果令人惊叹，这归功于它出色的代码分析能力。
ChatGPT为何擅长代码分析呢？
●使用的文本生成模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）能够对代码进行分析，以确定其意图。
●训练所使用的数据量巨大，ChatGPT从Stack Overflow、github等大量的语料里训练模型。
●ChatGPT可以学习特定的编程语言的语义，生成更加准确的语义分析结果。
代码审计：分析代码漏洞
能力指数：★★☆☆☆
前面提到ChatGPT擅长代码分析，接下来我们看看它在代码审计方面的能力，是否可以帮助我们发现代码中存在的问题。
首先，我们以比较简单的存在SQL注入的代码审计为例：
ChatGPT的回答还算让人满意。不过，当我们尝试一个不存在SQL注入的代码时，ChatGPT就开始“一本正经的胡说八道”了：
实际上，上面的代码可以有效地防止SQL注入，原因如下：
1.采用了预编译，避免了拼接SQL语句，清晰地划分了代码与数据。
2.检测了数据类型是否仅为数字。
3.判定结果是否仅为一条，有效防止“拖库”攻击。
ChatGPT回答错误，进一步追问ChatGPT，让其给出poc代码。
果然，它给出的答案是错的。
ChatGPT 的代码审计能力指数为★★☆☆☆。总体而言，ChatGPT 对代码审计有一定的帮助，但是需要人工核实它回答的结果是否正确。
威胁情报：从文本提取情报
能力指数：★★☆☆☆
从公开报道中摘取有关情报，是安全领域最为常见的自然语言处理应用场景之一。我们让ChatGPT从CrowdStrike的“麻辣香锅”恶意软件公开报道中，提取出一份中文摘要。
看起来还不错！我们再让ChatGPT提取响尾蛇组织使用的TTP。
上述回答给出的链接已经失效，无法证实其答案的正确性。
ChatGPT从文本提取情报的能力指数为★★☆☆☆。综合来看，ChatGPT 对于提取情报有一定的帮助，但还需要人工核实。
安全运营：生成安全运营报告
能力指数：★★☆☆☆
ChatGPT可以提升安全运营效率，已有公开报道称它可以解析安全日志，针对可能存在的威胁事件，提供详细的处置建议，并发布相应的事件通告；还可以生成用户报告，支持组织有效地管理安全风险。
安全运营的最终目标是实现智能运营，而最具挑战性的工作是在海量告警中发现有效攻击。ChatGPT目前无法实现海量告警研判分析，仍然需要安全运营专家的参与，才能达到最佳效果。
ChatGPT生成安全运营报告的能力指数为★★☆☆☆。
基于ChatGPT构建安全大模型
看到ChatGPT在网络安全防御方面的诸多优点，很多安全企业可能蠢蠢欲动，希望做自己的安全大模型。
如何让大模型适配安全场景呢？
很多人可能都会想到在ChatGPT这样的大模型基础上，针对安全领域重新训练一个增量模型。但是有几个关键问题需要考虑：
1.训练成本：大模型训练成本取决于训练数据的大小和模型复杂性。当训练数据更大和模型更复杂时，训练成本会更高，因为需要更多的计算资源来处理更多的数据。
2.模型调整：针对安全运营场景，需要调整大模型的数据输入，用于海量安全事件的研判分析，这需要安全运营和AI专家投入。
3.最终效果：由于安全事件本质上是低概率事件，大规模对于少见的，甚至是新型的安全攻击类型，当前还无法有效处理。
ChatGPT使AI在网络安全防御中的应用更为广泛，它是一种基于深度学习的自然语言生成技术，可以帮助网络安全防御人员提取签名规则，识别恶意代码，提升代码审计和情报提取的效率；帮助安全运营人员分析日志，生成安全运营报告，给出有效的防护措施建议。鉴于这些益处，许多企业希望构建适配安全场景的大模型，这就必须考虑训练成本、模型调整这些因素，并且大模型对于少见的、甚至是新型的安全攻击类型，当前还无法有效处理。即便如此，我们仍然相信，ChatGPT等大模型的出现一定会对网络安全领域带来很大改变，实现智能分析和运营，只是一个时间问题。
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