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网络空间测绘使用GPT大模型识别未知服务协议

360Quake空间测绘

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2024-07-13

360QUAKE 

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随着数字化经济的快速发展,网络空间测绘和数字安全变得越来越重要。随之而来的是各种类型的网络服务协议涌现出来,为网络空间测绘和安全带来了巨大挑战。为了更好地进行网络空间测绘,我们需要一种能够快速、准确地识别未知服务协议的技术。

在这方面大型语言模型可以发挥重要作用。GPT大模型具有强大的自然语言处理和理解能力,能够应用于文本生成、问答系统、语言翻译等领域。在未知服务协议识别方面,GPT大模型可以对网络数据流进行自动化识别和分类,提高识别的效率和准确度。

具体来说,GPT大模型可以通过以下方式实现未知服务协议识别:

1、收集端口响应报文:收集各种服务协议的端口响应报文,这些端口响应数据可以通过主动探测方法获得,或通过网络空间测绘系统(如360quake)收集,包括 HTTP、FTP、SMTP 等协议。

2、预处理端口响应报文:对收集到的响应报文进行清洗和格式化处理,以便 GPT大模型能够更加准确地理解数据流内容。预处理过程包括消除数据流中的噪声、提取特定字段(如端口号、TCP Payload、UDP Payload等)等操作。

3、训练模型:使用预处理过的端口响应报文对 GPT大模型进行训练,使其能够理解并识别不同类型的服务协议。训练数据集应包含多种类型的服务协议,同时确保数据集的质量和数量充足,以保证模型的准确性和泛化能力。

4、使用 GPT大模型进行未知服务协议识别:将待识别的网络数据流输入到 GPT大模型中,模型将返回识别结果,指出该网络数据流所对应的服务协议类型和相关信息。识别结果需要经过人工验证和修正,以保证准确性。

 通过以上步骤,我们可以快速准确地识别未知服务协议,提高网络空间测绘的效率和准确度。需要注意的是,为了提高 GPT大模型的识别准确度和效率,我们需要不断优化训练数据集和模型参数,并定期更新和维护服务指纹库。

在实际应用中,GPT大模型可以用于:

  • 网络安全监控:通过对网络数据流进行自动化识别和分类,及时发现并应对网络攻击、漏洞利用等安全事件。

  • 网络性能优化:通过对网络数据流进行识别和分类,分析网络负载、服务响应时间等关键指标,实现网络性能优化和故障排除。

  • 业务智能分析:通过对网络数据流进行识别和分类,挖掘用户行为、数据流量等信息,实现精准的业务智能分析和决策支持。

其他领域的自然语言处理应用:GPT大模型还可以应用于文本生成、问答系统、语言翻译等领域,提高自然语言处理的效率和准确度。

 案例1 sap-router服务识别

案例2 Telnet服务识别

未来,随着网络空间的快速发展和普及,未知服务协议识别将继续发挥重要作用,为网络安全和网络应用的发展提供有力支撑。同时,随着人工智能技术的不断发展和应用,GPT大模型可能会面临一些挑战和问题,如模型解释性、数据隐私保护等方面的问题。因此,在使用 GPT大模型进行未知服务协议识别时,需要充分考虑这些问题,并采取相应的措施。

总之,使用 GPT大模型进行未知服务协议识别是网络空间测绘中的一项重要技术,它对于网络空间测绘的准确度和有效性具有重要作用。在未来的网络空间测绘中,我们需要不断探索和优化 GPT大模型的应用,以更好地应对网络安全和业务需求的挑战,并为网络空间测绘和数字安全提供有力支持保障。

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