据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：流量威胁检测技术的重要性无可置疑，随着网络安全形势的日益严峻，该技术经历了从简单的正则匹配到复杂的语法语义匹配，再到如今结合统计与行为分析的机器学习模型的漫长演变。这一变化反映出攻击手段的逐步升级，攻击者利用越来越隐蔽和系统化的手法发起进攻，甚至运用AI大模型迅速构建攻击工具。
在《世界互联网发展报告2023》中提到，网络攻防已经进入智能化的新时代，低成本、高效的自动化网络攻击层出不穷。面对这样的挑战，传统检测引擎显得捉襟见肘，单靠不断叠加规则已难以抵御新型威胁。
深信服不再沿袭以往的老路，而是通过创新的Game Changer理念，引入大模型技术来赋能流量检测，彻底颠覆了传统检测引擎的局限。深信服安全GPT不仅具备对未知攻击的深度理解、异常判定和混淆还原能力，还实现了检测大模型的标准化落地。
安全GPT凭借积累的千万条语料和千亿级Token的高质量训练数据，其效果早在今年4月便显著超越了多家基于规则和小模型的流量检测引擎。在内部测试中，安全GPT的检出率从57.4%提升至惊人的92.4%，误报率则从42.6%降至仅4.3%。
在实战中，安全GPT屡次展现出非凡的实力：在8月的大型攻防演练中，成功识别50余个在野0day漏洞利用攻击；而在9至11月期间，基于检测大模型的蓝军捕获了32个在野利用的0day漏洞，并及时上报监管机构。此外，经过多家用户验证，安全GPT对于25个高混淆数据包的检出率高达100%，远超传统产品。
总而言之，安全GPT检测大模型以其超凡的检测能力和准确性，为应对日益复杂的网络威胁提供了强有力的保障。
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