主要观点总结
本文介绍了大模型在网络安全领域的应用，特别是NDR（网络威胁检测与响应）产品在应用大模型技术后的表现。文章强调了GenAI技术提升安全分析师效率和效果的趋势，以及IDC发布的关于网络安全大模型的报告。文章还提到了技术买家在选择大模型技术时需要注意的几个方面，包括告警关联、用户和实体行为分析、引导调查等能力，以及可解释性、算力资源投入、人才资源、语料和服务能力等方面的考量。
关键观点总结
关键观点1: 大模型在网络安全领域的应用趋势
大模型在网络安全领域已经成为一个重要趋势，并在多个方面展现了其独特价值。特别是在网络安全威胁检测与响应（NDR）产品中，大模型的应用极大提升了检测能力。
关键观点2: GenAI技术的潜力与挑战
GenAI技术有潜力提升安全分析师的效率和效果，但仍需关注其实际应用中的挑战，如如何有效利用大模型和预测性AI，以及如何提升安全分析师的技术能力等。
关键观点3: IDC报告的调研重点与建议
IDC的报告重点关注了网络安全大模型的应用情况，并给出了技术买家的建议，如关注安全大模型与NDR融合的趋势、关注可解释性和易用性、关注算力资源投入等。
关键观点4: 技术买家在选择大模型技术时需关注的方面
在选择大模型技术时，技术买家需要关注告警关联、用户和实体行为分析等方面的能力，同时还需要关注可解释性、算力资源投入、人才资源、语料和服务能力等因素。
文章预览
北京，2024年10月29日 随着生成式人工智能应用场景的持续涌现，人类社会已经进入到AI无处不在的时代。大模型在网络安全领域中的应用已经成为一个重要的趋势，目前已经在多个方面展现了其独特的价值和潜力。从全球视角看，IDC总结大模型在网络安全领域的应用包括安全运营、应用安全、数据安全、风险/暴露面管理、安全合规五大类。 NDR在网络攻防中起到的关键作用帮助其在最终用户网络安全防护体系中的重要性得到广泛认可，2023年，中国NDR产品的市场规模达到23.8亿元人民币。GenAI的加入能够进一步提升NDR对未知威胁的检测能力，并帮助安全运营人员通过自然语言学习、分析和处置NDR中的安全事件，极大提升安全运营人员的工作效率，降低安全运营对人员技术能力的准入门槛。 在此背景下，IDC于2024年10月正式发布了《基于大模型的安全能力
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