歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
在網絡安全領域，一份來自騰訊云的最新報告——《2024年DDoS與應用安全威脅趨勢報告》揭示了當前面臨的嚴峻挑戰：利用系統漏洞和應用弱點的攻擊手段正變得愈發復雜多變。據統計，僅2024年一年，高危漏洞攻擊的總次數便突破了驚人的17億次。面對如此緊迫的安全形勢，探索和創新成為了守護網絡安全的當務之急。
隨著網絡攻擊手段的不斷演進，企業面臨的威脅日益加劇。特別是在電商大促這樣的關鍵時刻，黑客可能利用精心構造的SQL語句悄無聲息地竊取用戶數據，或者通過偽裝成正常請求的惡意腳本，在海量合法流量中發動攻擊，給企業的數據安全與業務連續性帶來巨大風險。
為了有效應對這些新型攻擊，騰訊云推出了EdgeOne的Web流量攻擊檢測系統。該系統能夠高效過濾和攔截惡意漏洞攻擊流量，從而顯著降低數據泄露和業務中斷的風險。然而，傳統的防御體系在面對不斷升級的攻擊手段時，往往陷入漏報和誤報的困境。專家規則雖然能迅速識別已知攻擊，但對新型攻擊卻無能為力；語義分析雖然準確，但處理速度較慢，難以滿足海量請求的需求；而傳統機器學習雖然具備自適應能力，但其實際應用卻受到數據依賴性的限制。
在此背景下，騰訊云將目光投向了大模型技術，這一創新為提升檢測準確性帶來了新的曙光。大模型通過預訓練，深入學習了安全基礎知識、HTTP流量中的代碼邏輯、協議行為與攻擊模式，構建了多層知識關聯分析體系，從而能夠真正理解流量行為，提高檢測的精準度。
以SQL注入攻擊為例，大模型不僅能夠識別出SELECT FROM或UNION SELECT等關鍵詞，還能進一步判斷這些關鍵詞是否構成了閉合查詢，是否破壞了業務邏輯。這種從“語法合規性”到“意圖危害性”理解的躍遷，正是大模型在流量分析中的獨特優勢。
為了更直觀地展示大模型的檢測能力，以下兩個場景提供了生動的例證：
在第一個場景中，一個看似可疑的SQL查詢請求被送入EdgeOne系統。傳統檢測方法可能會因為檢測到SQL關鍵詞而立即報警，但大模型卻通過檢查請求上下文和行為模式分析，判斷這是一個合法的業務查詢接口，從而避免了誤報。
在第二個場景中，一個加密的流量數據被送入系統進行分析。大模型不僅自動解密了加密內容，還對其進行了意圖分析，準確識別出了其中的攻擊意圖。這一能力對于及時發現并阻止潛在的網絡攻擊具有重要意義。
隨著大模型技術的不斷成熟和應用場景的拓展，騰訊云EdgeOne的Web流量攻擊檢測系統正逐步成為守護網絡安全的重要力量。未來，騰訊云將繼續致力于技術創新和應用實踐，為構建更加安全、可靠的網絡環境貢獻力量。
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