[大模型开源]SecGPT 网络安全大模型

模型介绍

SecGPT的愿景是将人工智能技术引入网络安全领域,以提高网络防御的效率和效果。其使命是推动网络安全智能化,为社会提供更安全的数字生活环境。

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① SecGPT开源地址:

https://github.com/Clouditera/secgpt

② 模型地址:

https://huggingface.co/clouditera/secgpt

③ 数据集地址:

https://huggingface.co/datasets/clouditera/security-paper-datasets

​

SecGPT可以作为基座安全模型,用于探索各种网络安全任务。以下是对SecGPT在网络安全任务中可能应用的进一步探讨:

1. 漏洞分析:

SecGPT可以与安全研究人员或开发团队进行多轮对话,共同分析和审查应用程序或系统中的潜在漏洞。它可以帮助识别和理解漏洞的性质、潜在影响以及可能的修复方法。

2. 溯源分析:

在网络入侵事件调查中,SecGPT可以与调查员合作,协助分析网络流量、日志和事件记录,以追踪攻击者的活动路径,从而支持安全溯源分析。

3. 流量分析:

SecGPT可以分析网络流量数据,识别异常流量模式,帮助检测潜在的网络攻击或入侵行为,并提供应对这些行为的建议。

4. 攻击研判:

在面对未知攻击时,SecGPT可以与安全团队一起进行多轮对话,共同分析攻击的特征、模式和可能的来源,以便更好地理解和应对威胁。

5. 命令解释:

SecGPT可以解释和分析安全相关的命令、脚本或代码,帮助安全专家理解其功能、潜在风险和执行结果。

6. 网安知识问答:

SecGPT可以用于回答网络安全领域的问题,为安全从业者提供支持和解释,包括解释安全概念、提供最佳实践建议和分析最新的威胁趋势。

相较于其他的开源模型,SecGPT有以下几个重要的特色:

1. 自写训练代码,节省显存:

SecGPT提供了自己的训练代码,包括预训练、有监督学习和DPO强化对齐等功能。这使得即使使用小型显卡,也能够训练大规模的网络安全模型,为更多的开发者和研究者提供了参与网络安全研究的机会。

2. 高质量网络安全训练集:

SecGPT提供了精选的高质量网络安全类无监督训练集,使模型能够学习网络安全问题。这有助于提高模型对于网络安全领域的理解。

3. DPO强化学习:

通过DPO强化学习方法,SecGPT引入了安全专家的见解和答案,与模型原始输出一起作为数据进行训练。这种方法有助于模型更好地模拟安全专家的思维方式,提高了模型输出的实用性和准确性,使其更符合安全领域的需求。

4. 无道德限制:

在网络安全领域,无道德限制的GPT模型具有优势。比如模型可以深入分析和解释恶意软件的代码、行为和影响,而不受道德限制的束缚。当然,需要注意的是,无道德限制并不意味着可以不受限制地使用这些模型。在执行敏感网络安全任务时,仍然需要谨慎考虑法律、道德和隐私问题,并遵循适用的法律法规和道德准则。

效果展示

1. 代码审计&解释&修复建议

2. 反汇编伪代码分析

3. 钓鱼邮件编写

4. 命令解释

5. 日志分析

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