在网络安全领域，一份来自腾讯云的最新报告——《2024年DDoS与应用安全威胁趋势报告》揭示了当前面临的严峻挑战：利用系统漏洞和应用弱点的攻击手段正变得愈发复杂多变。据统计，仅2024年一年，高危漏洞攻击的总次数便突破了惊人的17亿次。面对如此紧迫的安全形势，探索和创新成为了守护网络安全的当务之急。
随着网络攻击手段的不断演进，企业面临的威胁日益加剧。特别是在电商大促这样的关键时刻，黑客可能利用精心构造的SQL语句悄无声息地窃取用户数据，或者通过伪装成正常请求的恶意脚本，在海量合法流量中发动攻击，给企业的数据安全与业务连续性带来巨大风险。
为了有效应对这些新型攻击，腾讯云推出了EdgeOne的Web流量攻击检测系统。该系统能够高效过滤和拦截恶意漏洞攻击流量，从而显著降低数据泄露和业务中断的风险。然而，传统的防御体系在面对不断升级的攻击手段时，往往陷入漏报和误报的困境。专家规则虽然能迅速识别已知攻击，但对新型攻击却无能为力；语义分析虽然准确，但处理速度较慢，难以满足海量请求的需求；而传统机器学习虽然具备自适应能力，但其实际应用却受到数据依赖性的限制。
在此背景下，腾讯云将目光投向了大模型技术，这一创新为提升检测准确性带来了新的曙光。大模型通过预训练，深入学习了安全基础知识、HTTP流量中的代码逻辑、协议行为与攻击模式，构建了多层知识关联分析体系，从而能够真正理解流量行为，提高检测的精准度。
以SQL注入攻击为例，大模型不仅能够识别出SELECT FROM或UNION SELECT等关键词，还能进一步判断这些关键词是否构成了闭合查询，是否破坏了业务逻辑。这种从“语法合规性”到“意图危害性”理解的跃迁，正是大模型在流量分析中的独特优势。
为了更直观地展示大模型的检测能力，以下两个场景提供了生动的例证：
在第一个场景中，一个看似可疑的SQL查询请求被送入EdgeOne系统。传统检测方法可能会因为检测到SQL关键词而立即报警，但大模型却通过检查请求上下文和行为模式分析，判断这是一个合法的业务查询接口，从而避免了误报。
在第二个场景中，一个加密的流量数据被送入系统进行分析。大模型不仅自动解密了加密内容，还对其进行了意图分析，准确识别出了其中的攻击意图。这一能力对于及时发现并阻止潜在的网络攻击具有重要意义。
随着大模型技术的不断成熟和应用场景的拓展，腾讯云EdgeOne的Web流量攻击检测系统正逐步成为守护网络安全的重要力量。未来，腾讯云将继续致力于技术创新和应用实践，为构建更加安全、可靠的网络环境贡献力量。
