链动未来·技术前瞻

“XOps 实践逐渐应用到网络安全分析中，以支撑安全数据治理，安全模型训练、 管理和监控，为网络安全的数据分析人员、ML 工程团队、应用开发团队以及安全运营团队的协作搭建安全、兼容和经济高效的平台，从而实现基于AI 安全模型的持续交付，即实现借助大数据和人工智能技术完成分析能力自适应的调整，更加主动、弹性地去分析新型复杂的威胁和未知多变的风险。"

——绿盟科技天枢实验室 主管研究员 王星凯

绿盟科技天枢实验室 安全研究员 王玉坤

随着网络空间攻防对抗态势不断升级演化，数字化时代的特征不断倒逼网络安全分析从传统的依赖安全专家的人工经验向智能化的安全分析模式快速转变。安全智能分析已成为网络安全风险治理与防控的必备条件之一。

当AI技术被赋予了更多的使命，它的研发运营也成为了推动人工智能从满足基本需求的“能用”向满足高效率、高性能的“好用”转变的重要推手。如何将人工智能研发运营体系与安全场景有效融合，在保证安全性的同时，减少技术和流程的重复，实现网络安全分析自动化、智能化进阶，也正是未来应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的关键技术之一。安全专家需要持续探索的是如何运用AI强大的机器自学习与迁移学习能力将人工丰富的实战经验转化为数据样例，让AI在举一反三的同时，更加灵活而精准的自主应对突发的安全威胁。

本届XCon2023大会中，来自绿盟科技天枢实验室的主管研究员王星凯及安全研究员王玉坤将带来议题《从网络安全场景模型交付谈机器学习平台实践》，深度介绍网络安全智能分析的发展背景、趋势与面临的挑战，总结前沿技术方案。

本议题将着重分享相关的实践经验，并阐述实战中安全智能分析的难点。沉淀为技术的发展趋势，展望网络安全领域更智能、高效和可靠的安全分析方案。

王玉坤，毕业于北京航空航天大学，现就职于绿盟科技天枢实验室，任安全研究员，负责安全智能分析平台的架构设计与后端开发，研究方向为网络安全大模型、webshell攻击检测、MLOps等。

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