NVIDIA 探索网络语言模型以增强网络安全

通用大语言模型（LLMs）在各个领域展示了其实用性，特别是在文本生成和复杂问题解决方面。然而，正如 NVIDIA 技术博客所述，这些模型在像网络安全这样的专业领域内，其局限性变得明显。网络安全领域的词汇和内容与典型的语言结构有显著差异。

将通用大语言模型应用于网络安全的挑战

在网络安全领域，机器生成日志的结构化格式带来了独特的挑战。传统的 LLMs 训练于自然语言语料库，难以有效解析和理解这些日志，这些日志通常包含复杂的 JSON 格式、新颖的语法、键值对以及数据元素之间独特的空间关系。

使用传统模型生成合成日志可能导致输出无法捕捉真实数据的复杂性和异常，这可能会过度简化网络日志中的复杂交互。这一限制降低了模拟和其他分析的效果，这些分析旨在为实际的网络安全威胁做准备。

专门的网络语言模型

NVIDIA 的研究专注于训练于原始网络安全日志的网络语言模型，以提高网络安全措施的精准性和有效性。这种方法的一个显著优势是减少误报，误报可能会掩盖真实的威胁并产生不必要的警报。生成式人工智能可以解决现实网络安全数据短缺的问题，通过合成数据创建增强异常检测系统。

这些定制化模型支持通过模拟网络攻击和探索各种假设场景来加强防御。这一能力对于验证现有警报和防御措施在应对稀有或不可预见威胁方面的效果至关重要。通过不断更新训练数据以反映新兴威胁，这些模型显著增强了网络安全防御。

应用与优势

网络安全特定基础模型可以模拟多阶段攻击场景，有助于红队演习。这些模型通过学习过去安全事件的原始日志生成更多种类的攻击日志，包括带有 MITRE 标识符的日志，从而增强了对复杂威胁的准备。

NVIDIA 使用 GPT 语言模型生成合成网络日志的实验表明，即使是训练于不到 1000 万个原始网络安全数据标记的小模型也能生成有用的日志。这些模型能够模拟用户特定日志、新颖场景和异常检测，促进更强大的网络安全系统。

例如，双 GPT 方法，即为不同元数据字段训练单独的模型，在生成用户特定日志的真实位置信息方面表现出色。这种方法减少了误报，提高了异常检测系统的准确性。

未来展望

专门的GPT模型在通过合成日志生成、模拟和异常检测来增强网络防御方面展现了巨大潜力。尽管如此，仍然存在保持精确统计特征和生成完全真实的日志事件序列的挑战。进一步的研究将精炼这些技术并量化其益处。

使用先进语言模型生成合成日志代表了网络安全的重大进步。通过模拟可疑事件和红队活动，这种方法增强了安全团队的准备和弹性，最终促进了更安全的企业。

结论

NVIDIA 的研究突显了通用 LLMs 在满足网络安全独特需求方面的局限性。专门的网络基础模型，通过直接学习低层次网络安全日志，擅长处理庞大且专业的数据集。这使得更加精准的异常检测、网络威胁模拟和整体安全增强成为可能。

采用这些网络基础模型是提高网络安全防御的实用策略，使网络安全工作更加稳健和适应性强。NVIDIA 鼓励使用专有日志训练语言模型以处理专业任务并扩大应用潜力。