在安全运营建设中，我们常说要关注“人员、流程、平台”三个要素，并看到大量的能源、金融、政府、大企业用户，的确围绕态势感知平台、安全运营平台等，并结合供应商和内部员工的安全运营人员队伍，构建了一整套运营流程。

　　但我们可以发现，这种安全建设模式高度依赖于人，人是效果的天花板，亦是组织的投入短板。

　　深信服认为，这恰恰是大模型技术应用的重要切入点——用大模型释放人的精力，用大模型承载人的研判分析逻辑，乃至超越人的能力、精力和成本瓶颈。

　　2023年5月，深信服于国内首发安全GPT，其中运营大模型展示了安全GPT通过自然语言对话辅助运营人员开展日常工作，承载超80%的分析排查工作。

　　仅过了4个月，深信服发布了安全GPT 2.0，实现了安全运营“智能驾驶”——安全GPT化身虚拟安全专家，坐镇用户现场自主值守，运营人员1人即可守护数万资产。

　　深信服认为，安全GPT作为出谋划策、发号施令的大脑，离不开健全的躯干与四肢。而躯干就是开放的XDR平台，四肢就是各类型、各厂商网络、终端、服务器安全组件。

　　组件产生的日志、告警，汇聚到开放的XDR平台之上，安全GPT通过平台读取和处理安全大数据，研判理解之后再用自然语言和安全人员进行高效交互。同时，研判结果也可以通过安全GPT，经过开放平台下发至组件。

　　这就是深信服为用户构建的一套安全新范式——以AI为内核的“开放平台+领先组件+云端服务”。

　　安全GPT+XDR双擎

　　夯实安全运营效果底座

　　当前，安全GPT运营大模型已上线100+用户，覆盖金融、能源、政府等各行业。在安全GPT的加持下，用户安全运营工作夯实了“效果”底座，收获了一波“口碑”：

　　辅助驾驶：自然语言对话式运营，承载超80%的分析排查工作

　　“这个能力让小白也能做实战值守”

　　安全GPT告警Payload解读能力达到5年以上高级专家水平，被用户高频使用，用户评价“这个能力让小白也能做实战值守”。

　　“一句话统计数据和排查筛选实现工作效率飞跃”

　　相比传统平台中查询检索的方式，资产、漏洞、告警的统计排查和筛选极大提升工作效率，同样被用户高频使用。

　　“对于网络安全垂直领域的知识解读更精准”

　　相较于搜索引擎与通用大模型，更加深度理解网络安全知识，提供更贴合用户使用场景的安全百科知识解读。

　　智能驾驶：安全运营自主值守，1人即可守护数万资产

　　“让运营人员在广度和深度上都能做全局把控”

　　在广度上，运营人员1人即可守护数万资产，每天只需关注安全GPT逐一研判后定位的日均10+条高危告警，准确度超过97%。在深度上，安全GPT对任意一条告警都可解释，直观呈现完整分析过程，帮助运营人员更好理解攻击意图、完成研判决策。

　　“3个1分钟，极大降低MTTD/MTTR”

　　针对每一条告警，安全GPT提供详尽的自主思维链研判结果，运营人员进行简单的追问和处置动作，即可实现1分钟事件解读、1分钟分析确认、1分钟响应处置，极大降低MTTD/MTTR，实现更快的威胁发现、处置闭环。

　　“直接减少对应人员成本投入”

　　以往组织单位需要每年投入10*20万元/人的成本进行实战值守，现在通过安全GPT即可直接减少对应人员成本支出。

　　改变安全运营「游戏规则」

　　安全GPT未来已来

　　犹如传统燃油汽车进化到新能源智能汽车，安全运营工作在技术创新中不断升级进化。

　　安全GPT变革了安全运营的旧面貌，摆脱以人为主的传统模式，让昼夜不停的工作放心交给机器，突破安全运营“降本增效”的技术瓶颈，让AI技术真正成为乃至超越人类专家。

　　我们相信，改变安全运营“游戏规则”，安全GPT未来已来。

　　带着如此坚定的信念，接下来，我们将持续训练优化安全GPT，以更智能的方式对抗不同威胁场景。