Google在多項安全解決方案整合資安用生成式AI模型Sec-PaLM

由於技術的進展，大型語言模型的應用範圍不再只是單純處理語言，現在資訊安全領域也是大型語言模型熱門的應用領域，Google開發了一個名為Sec-PaLM的大型語言模型，該模型針對安全用例進行微調，用於諸如Security AI Workbench、VirusTotal Code Insight和Mandiant Breach Analytics for Chronicle等安全解決方案。

Google推出整合Sec-PaLM的Security AI Workbench平臺，該平臺運用安全語言模型，更整合豐富的安全情報，包括Google威脅態勢，以及Mandiant漏洞、惡意軟體、威脅指標和威脅參與者基本資料等訊息。Google的合作夥伴和用戶可以透過API存取Security AI Workbench，獲得重要威脅情報和各種安全功能。

用戶現在可申請使用VirusTotal Code Insight預覽，這是Google運用Security AI Workbench，所建構的示範安全解決方案，其使用Sec-PaLM分析和解釋惡意腳本行為，協助用戶發現存在威脅的腳本。

而Mandiant Breach Analytics for Chronicle也整合Sec-PaLM，協助用戶探索環境中的漏洞，並且即時作出回應。Chronicle的用戶不需要學習新語法，便可利用大型語言模型，以自然語言要求系統搜尋安全事件，並且進一步分析搜尋結果，或是快速創建掃描任務。

Google的安全指揮中心（Security Command Center）現在也會運用Sec-PaLM，將複雜的攻擊圖，轉換成為人類可讀的攻擊解釋，說明可能影響的資產以及推薦解決辦法，同時還能對安全、法遵和隱私生成風險摘要。

生成式人工智慧的安全應用層面廣泛，像是Google最近開放的Assured OSS服務，便是使用Sec-PaLM，協助驗證開源軟體套件，使得Google能夠在Assured OSS服務提供安全，經過漏洞測試的套件。而建立在Mandiant威脅圖之上的Mandiant威脅情報人工智慧，也利用Sec-PaLM快速查詢、總結和回應安全威脅。

Google並非唯一將大型語言模型用於資安領域的廠商，像是在3月底時，微軟就已發布整合OpenAI GPT-4模型的Security Copilot，透過整合微軟的安全情報資料庫，可供資安人員以自然語言的方式，查詢並且分析威脅資料，並且進一步探索攻擊活動。