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大模型在高校网络安全防护中的技术原理与发展趋势

前言

随着网络安全威胁日益复杂，单一高校的安全防护往往无法应对全方位的网络攻击。大模型的应用正朝着跨域协同的方向发展，多个高校或机构之间可以共享安全数据与防护经验，形成更为广泛的安全防护网络。通过数据共享，大模型能够从更广泛的网络环境中学习攻击模式，提升其对新型攻击的预测能力。跨域协同还可以通过共享攻击防御策略，实现资源的优化配置，提高网络防护的整体水平。

高校网络安全环境下的威胁数据通常来自多个来源，包括网络流量、日志文件、用户行为和外部安全事件等。大模型可以在多维数据融合的基础上，通过深度学习