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配资炒股配资官网针对行业缺乏安全能力评测基准的痛点

报告由腾讯安全科恩实验室吴石发布，聚焦安全领域大模型的构建逻辑、技术范式与落地应用，结合腾讯在“AI赋能安全”领域的实践经验，为行业提供从语料建设到场景落地的全链路参考，核心围绕“语料+评测”双驱动构建范式及多阶段应用实践展开。

报告开篇概述腾讯安全科恩实验室的AI安全布局，自2018年起探索“AI+安全”，核心聚焦“AI赋能安全”（区别于“AI自身安全”），目标是通过AI与安全知识、数据的融合，提升安全产品智能化水平，已形成产学研协同体系，发布10余篇CCF-A顶级会议论文，落地BinaryAI、Tencent iOA等产品，并指出当前大模型通过大算力、大规模数据突破技术瓶颈，正推动安全领域形成“智能闭环”新范式，如微软Security Copilot、谷歌Cloud Security AI Workbench等工具的涌现，印证了AI在安全告警研判、代码分析等场景的价值。

安全领域大模型构建范式以“高质量语料”与“科学评测”为双核心。其一，语料建设方面，腾讯打造SecCorpus安全语料库，通过多源数据采集（Common Crawl、安全站点、开源数据等）、多维度清洗（去重、语言过滤、脏数据剔除，结合FastText文本质量判定模型与自定义规则）、数据质量评测（计算PPL值）形成标准化流程。该语料库已实现三大价值：预训练160M-1.1B参数安全小模型，160M模型困惑度达1.8B通用模型水平；对Qwen、Baichuan等开源模型增量预训练后，安全领域性能超ChatGPT；融入腾讯混元大模型训练，显著提升其网络安全领域能力，支撑威胁情报智能研判助手落地。其二，评测体系方面，针对行业缺乏安全能力评测基准的痛点，首创SecBench网络安全大模型评测平台，支持多类型数据接入（自定义数据、Hugging Face模型）、多维度评估（中英文双语、选择与问答题型），累计评测题目近5万道，输出模型榜单、证书考试评分等结果，填补行业空白，为模型优化提供客观量化依据。

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落地实践上，报告提出安全大模型“三阶段演进路线”，结合腾讯产品案例具体展开。第一阶段“Prompt驱动”，基于大模型理解能力处理基础任务：威胁情报报告信息提取，自动识别ATT&CK技战术与IP、域名等IOC，提升分析效率；生成开源组件库描述，统一项目介绍质量；自动总结客户月度运营报告，挖掘数据关联与趋势。第二阶段“LLM+RAG”，以BinaryAI为例，自研Embedding模型实现二进制函数语义向量化，构建亿级函数向量RAG数据库，覆盖主流开源项目，支持恶意文件检测、BYOVD漏洞挖掘等场景，API日调用量破亿，同时基于RAG技术搭建Security-X研判助手，结合威胁情报与查询结果提供安全洞见。第三阶段“Agent驱动”，升级多智能体研判系统，拆解研判步骤为“威胁情报检索-URL处理-失陷情报关联”等环节，各Agent分工协作（基础情报Agent、关联情报Agent等），用户仅需输入IOC即可自动生成综合研判报告，模拟人类思维实现复杂逻辑分析。

报告总结腾讯科恩核心能力为“安全攻防技术+安全大数据+安全算法”三位一体，未来将持续融合规则引擎、小模型等技术，针对钓鱼URL检测、漏洞情报分级等场景优化适配，推动“AI for Security”向更高效、精准的方向发展，实现从“基础保障”到“认知升级”的安全能力跃迁。

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发布于：广东省

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