征文 网络安全格局不断变化,为安全专业人员带来源源不断的数据流。有价值的威胁情报隐藏在这一庞大的数据流中,包括社交媒体、技术报告和暗网论坛中报道的文本。传统上,网络威胁情报 (CTI) 依赖于手动分析或基本的关键字匹配,导致瓶颈和错失机会。安全分析师面临着数据量巨大的限制、代码混淆和社会工程等策略的复杂性,而威胁的快速发展需要实时处理才能领先于攻击者。在当今的数字环境中,数据量和复杂性不断增加,自然语言处理 (NLP) 技术和大型语言模型已成为解密和缓解网络威胁不可或缺的工具。NLP 使机器能够理解和处理人类语言,为 CTI 提供了显著的好处,例如自动处理、高级威胁检测和实时分析,从而可以立即识别和响应威胁。因此,有效地提取和分析这些信息对于主动防御策略至关重要。本次研讨会探讨了人工智能/生成式人工智能在网络安全领域(尤其是 CTI 收集和分析领域)的革命性潜力。研讨会将为研究人员、从业人员和爱好者提供一个平台,让他们更深入地探讨与 NLP、大型语言模型 (LLM) 以及更广泛意义上的网络安全和网络威胁情报背景下的人工智能技术相关的专业主题。
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