大模型在基础安全领域的探索-2024企业信息安全实践.pdfVIP

2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。

•大模型概述

•基础安全领域概述

•大模型在安全领域的应用可行性

2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。

•落地方案

•延伸阅读

•大模型概述

2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。

基础概念与技术原理

•基础概念

一种用于理解和生成人类语言的人工智能技术

训练数据模型参数算法（模型结构）算力（GPU等）

大型语言模型应用LLM（自然语言处理、计算机视觉、机器人学）

半监

逻辑决策聚类K均联合督支Q-深度

回归树值训练持向Lear强化CNNRNNGANGNNDBNTransAutoDCN

聚类量机学习

2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。

ning卷积循环生成图神深度formEnco深度

神经神经对抗经网信念er变der卷积

有监督学习无监督学习半监督学习强化学习网络网络网络络网络换器自编网络

码器

深度学习

机器学习

人工智能

•技术原理

2017年Google机器翻译团队发表论文：AttentionisAllYou

Need，提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理

（NLP）领域的面貌。

主要观点总结如下（LLM总结）：

1.自注意力机制的重要性

自注意力机制（Self-Attention）足以让模型理解序列中的长距离

依赖关系，而无需使用传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经

网络（CNN）。这一发现极大地简化了模型结构，提高了计算效

率。

2.Transformer模型的提出

基于自注意力机制，论文提出了Transformer模型。该模型完全由

2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。

自注意力层和前馈神经网络层组成，摒弃了RNN和CNN中的循环

和卷积操作。Transformer模型通过并行计算实现了高效的训练，

并且能够处理任意长度的输入序列。

3.多头注意力机制

为了增强模型的表达能力，论文引入了多头注意力机制（Multi-