当漏洞攻击遇上腾讯混元超本事：EdgeOne 的 Web 安全赛博决斗 ...

 《腾讯云 2024 年 DDoS 与应用安全威胁趋势陈诉》表现，利用漏洞和应用缺点的攻击本事愈发多样化和复杂化，2024 年高危漏洞攻击总量超过 17 亿次，面临这一严肃挑战，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本事，您可以通过托管规则 - 深度分析功能，率先体验 EdgeOne 对漏洞的识别本事。
一、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，黑客通过奥妙的 SQL 语句悄无声气地盗取用户数据，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用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，随着攻击本事的不断升级，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；
  
• 语义分析虽然正确性高，但在处理海量请求时速度较慢；
  
• 传统呆板学习虽然具备自顺应本事，但对数据的依靠使其在实际应用中受到限定。
  

在这样的背景下，如何提高检测的正确性成为了我们关注的核心。大模型的出现为这一问题提供了新的解决方案。

二、大模型在流量分析中的应用：从底子知识到深度分析

大模型通过预训练学习安全底子知识、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，提高检测正确性。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举行深度分析和理解的本事，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 侦察视角：
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：没有出现特别字符构造注入
⚠️ 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，并举行意图分析，正确识别到攻击。
加密流量：
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LLM 侦察破案过程：