ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是一款美国OpenAI研发的聊天机器人程序，能够通过理解和学习人类语言来进行对话 ，圈的全检根据聊天的让安上下文与使用者互动 ，真正像人类一样聊天交流。测更它甚至能完成撰写邮件  、火出T何视频脚本、圈的全检文案、让安代码、测更论文等任务 。火出T何

ChatGPT的圈的源码下载全检算法基于Transformer架构，这是让安一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、测更文本摘要、火出T何问答等自然语言处理任务。圈的全检ChatGPT使用了GPT-3.5大规模语言模型（LLM Large Language Model），让安并在该模型的基础上，引入强化学习来微调预训练的语言模型。这里的强化学习采用的是模板下载RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），即人工标注方式
。目的是通过其奖励惩罚机制 ，让LLM模型学会理解各种自然语言处理任务 ，并学会从helpfulness、honest 、harmless三个维度判断什么样的答案是优质的。

ChatGPT模型的主要训练流程如下：

在安全检测领域 ，越来越多的企业组织开始使用人工智能技术，来帮助检测网络流量中的亿华云潜在威胁。人工智能的优势在于 ，它可以处理大量的数据，快速准确地识别并分类异常流量 。通过训练神经网络模型，人工智能可以自动化检测识别网络攻击 、漏洞利用和恶意软件等行为，减少人工干预和误报  ，提高检测的准确性与效率。

当前主流的网络攻击检测 ，核心是基于DPI技术，免费模板发展出的针对HTTP访问的检测（WAF）
，以及针对操作系统的入侵防御检测（IPS）
。即部署在应用前，在用户请求到达服务端之前对其进行扫描和过滤，分析校验每个用户请求的网络包，确保每个请求的安全有效 ，对无效或有攻击行为的请求进行拦截或隔离。目前，常用的攻击检测方式如下：

基于事先编写的服务器租用特定规则或模式（正则表达式）检测网络流量中的威胁 ，如病毒、恶意软件、入侵行为等。但是由于攻击手段多样化，有经验的黑客可以通过一些语句变化绕过检测 。正则表达式是由关键字发展而来的 ，虽然在一定程度上降低了误报率 ，但由于正则表达式是基于字符串的过滤，只能检测预定好的攻击行为；针对一些比较复杂的注入方法，同样存在漏报率高的问题。

通过对同类流量的来源IP、协议类型比例、流量上下行趋势等基础元素的建模分析 
，得到一些异常事件的分析结论。但是流量分析需要对网络流量进行捕获分析，所以需要较高的计算资源和存储资源 ，会使得整个系统比较庞大 。

通过监视网络流量的行为  ，检测出异常活动。例如
，检测出某Web应用服务器访问非业务数据库 、突发大量数据流、频繁访问尝试等，进而发现潜在的网络威胁。在这一过程中，会误报一些合法活动（例如临时下载等）  ，且成熟的行为分析模型需要较长时间来训练和学习
，因此防护效率可能较低。

将检测引擎设计成SQL语义解释器或命令行终端，尝试理解用户输入的内容，判断是否有可能构成攻击。目前主要针对SQL注入 ，使用场景有限 。

基于DPI引擎的检测方式 ，除了有这些使用限制外，还存在多种绕过流量解析引擎进行入侵的方法。例如 
，利用DPI引擎可能存在的HTTP协议解析缺陷，只识别80端口为HTTP流量，而Web应用端口在8080上 ，其HTTP流量会被DPI引擎解析为非HTTP，从而绕过应用层攻击检测。

哪些环节可以应用ChatGTP

我们按照DPI引擎的解包流程，将原始流量解析出关键字段数据，进行规则匹配。如果能匹配到规则
，则说明报文存在攻击行为；如果不能匹配，则说明报文风险较低
。DPI引擎收到的流量如下图：

DPI引擎会按照会话对流量进行分组 ，在同一个组中的报文，一般为同一五元组的请求响应报文：

DPI引擎会将流量按照协议层级进行拆解
，直到解析出所有的字段 。

DPI引擎会提取其中应用层的明文请求 ，作为待检测内容：

ChatGPT作为一种大型自然语言处理模型，可以理解HTTP原始报文信息，这样无论攻击出现在URL、Cookies还是Referer中，都能顺利检测到 。

ChatGPT  、New Bing等攻击判断模块 ，会调用OpenAI相关API接口  ，使用提问的方式让ChatGPT、New Bing等进行攻击判断，示意代码如下：