主題：AI+安全，智能體技術在安全領域的應用探索

本次討論主要圍繞AI賦能安全展開：

基于agent的APT情報運營能力建設

當前困難：

• 人力分析耗時耗力
• 非中文環境阻礙
• LLM分析深度不夠，準確度不夠

機讀情報生產：LLM

人讀情報生成：智能體，增加更多數據分析

第一步：數據采集

第二步：機讀情報分析

• 模型上下文長度超出如何解決？

引入記憶模塊

第三步：人讀情報分析

數據與智能安全

安全領域數倉內容體系化實踐

1、問題與挑戰：

分離需求，數據內容的抽象：

2、數據內容框架：

3. 數倉實踐：
   
   
   
   

空間換時間：分層上卷

4. AI賦能安全數倉
   AI應用于數據開發和治理：
   

數據模型設計：

數據探查和編碼：

數據治理：

人工經驗變成知識庫：

基于流量特征挖掘與AI推理的越權漏洞自動化識別

1. AI+越權漏洞檢測的機遇與背景

越權漏洞（SRC）





基于Modular的RAG技術：

2. 關鍵接口資產識別
   訓練關鍵接口資產發現模型：
   

3. workflow和知識庫構建
   

知識庫可復用，靈活調用

決策效果：不漏報

4. 效果和演進方向