基于 GPT 大模型的新型欺骗式防御关键技术研究

发布时间: 2023-10-02

来源: 科技服务团

截止日期:2023-11-30

价格双方协商

地区：北京市市辖区海淀区

需求方：绿盟***公司

行业领域

电子信息技术

需求背景

随着未来数字城市的发展，万物互联、智能终端和网络用户数量的不断增加，关键信息基础设施面临着维护难度的增加和网络安全风险的加大。欺骗防御可以通过欺骗攻击者进攻虚假的攻击目标，从而分散攻击者注意力、延缓攻击，甚至提前发现攻击者的身份特征及攻击手段。而传统的欺骗防御通常需要大量的人工努力和时间来进行虚假系统服务、虚假信息资源16以及诱饵和欺骗漏洞的部署。基于 GPT 大模型的新式欺骗防御技术通过大语言模型生成符合上下文的操作响应，增强了欺骗响应的深度，大大减少了人工工作量，提高了防御效果。

需解决的主要技术难题

针对当前欺骗防御深度浅、响应少的问题，研究一系列基于欺骗防御领域的大语言模型提示词，利用开源模型对话能力和逻辑推理能力，通过调整大语言模型的提示词，使其学会各种系统服务和信息资源的特征和响应，通过提示使其能够利用逻辑能力给出复杂情况下的虚假响应，以提升复杂情况下防御手段的欺骗能力，提高欺骗防御能力效果。1.研究漏洞防御方法和网络防御技术。2.研究基于欺骗防御技术的大语言模型技术。

期望实现的主要技术目标

研制基于欺骗防御大语言模型的辅助响应插件，辅助防守方选择防守目标和手段，依据欺骗防御场景提供响应建议，并提供源代码。其中指标要求包括：1.支持3个常见的欺骗防御场景；2.构建一系列可应用于欺骗防御领域的大语言模型提示词。

需求解析

解析单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团（中国计算机学会） 解析时间：2023-10-10

姚建民

苏州市科技服务中心

研究员

综合评价

大模型技术在各个领域的应用越来越广泛，通过生成大量的训练数据来提高模型的泛化能力，从而更好地应对各种欺诈行为。一些方法可以识别和防止大模型的欺诈行为，通过监控和日志记录、建立信任评分体系、定期审查和更新，确保其保持最佳性能和安全性。这可以帮助及时发现和修复潜在的安全漏洞，以及应对新的欺诈技术。基于GPT大模型的新式欺骗防御技术通过大语言模型生成符合上下文的操作响应，增强欺骗响应的深度，减少人工工作量，提高防御效果。此项技术需求描述清晰，具有产业共性，也是人工智能和信息安全待突破的新技术领域。

处理进度

提交需求

2023-10-02 22:03:52
确认需求

2023-10-07 15:52:07
需求服务

2023-10-07 15:52:07
需求签约

2023-12-05 13:09:48
需求完成

2023-12-05 13:09:48

服务方

“科创中国”工业互联网产业科技服务团

科创中国

友情链接

海外专利信息资源系统

省级中心站