LLM网络安全威胁检测能力评估

第一部分：背景与核心概念

1.1 问题背景与核心概念

随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益突出，成为当今社会的一个主要挑战。网络安全威胁的种类繁多，包括但不限于恶意软件、钓鱼攻击、分布式拒绝服务（DDoS）攻击等。这些威胁不仅对个人用户造成财务损失，还对企业的业务连续性、数据安全构成了严重威胁。

网络安全威胁检测的目标是及时发现并应对潜在的网络攻击。传统的威胁检测方法主要依赖于签名分析，即通过预定义的签名模式来识别已知的攻击行为。然而，这种方法在面对新型攻击和零日漏洞时显得力不从心。因此，需要一种更智能、自适应的检测方法，以应对日益复杂的网络安全威胁。

为了满足这种需求，近年来，基于深度学习的威胁检测方法逐渐受到关注。其中，大型语言模型（LLM，Large Language Model）如GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等，因其强大的文本理解和生成能力，在网络安全威胁检测领域展现出了巨大的潜力。

1.2 核心概念

1.2.1 网络安全