XCon2025议题||LLM-Enhanced：流量安全风险检测的范式变迁

XCon2025||未来·皆有AI

当安全攻防的战场加速向“数据智能”维度演进，传统检测体系正面临海量、高维、隐匿化流量的严峻挑战。大模型与多智能体技术的爆发，不仅重塑着AI的边界，更驱动着信息安全产业迈入“深度理解、动态对抗”的新纪元。

本届XCon2025大会中，来自某互联网公司的资深安全研究员金帅将分享议题《LLM-Enhanced：流量安全风险检测的范式变迁》，直指安全能力代际跃迁的核心命题。

本议题将从产业演进的高度系统剖析：如何以LLM为引擎，融合分类、编码、预测三大原子能力，构建模式识别、表征学习、推理分析、生成式四大通用架构，彻底革新流量分析的底层逻辑。

议题深度聚焦 RAG增强的实时响应与微调路径的深度推理“双轨进化”，并揭示 CoT蒸馏实现“大模型智慧，小模型落地”的实战路径，旨在为企业锻造兼具语义理解深度、复杂威胁响应速度与动态防御韧性的新一代智能安全基座。这不仅是一次技术解析，更是构建未来智能化防御体系的关键探索。

议题简介

随着大模型和多智能体技术的快速演进，流量安全分析正面临前所未有的复杂挑战。传统安全体系已从规则引擎、机器学习逐步演进到以大语言模型（LLM）为核心的智能检测框架，推动了安全能力从静态特征匹配向深度语义理解的转变。

随着RAG等检索增强方法通过实时接入专业知识库，进一步提升了模型对复杂业务场景的响应能力，AI Agent机制实现了自动化工具调度与分析协同。在此基础上，SFT微调和CoT（思维链）蒸馏等后训练技术为流量安全模型注入了更强的领域适应性和推理能力，使其能够高效应对流量数据的多变性和高级攻击模式的快速演化。通过将微调模型与外部工具协同、实现自动化决策等实现，体系化提升了对流量层威胁的识别能力，满足了实时分析和动态防御的实战需求。

本议题将系统梳理大模型在流量安全领域的技术范式，探索如何在智能化安全分析框架下实现高效、可扩展的威胁检测与防御能力，为企业构建新一代安全智能化防护体系提供创新思路和实践参考。

技术要点

三个单元能力、四个通用架构：大模型在流量安全检测中的三个单元能力（分类器、编码器、预测器）及其在模式识别、表征学习、推理分析、生成式等四种架构下的应用场景和优势。
RAG检索增强与微调路径对比：对比分析RAG（检索增强生成）与微调（Fine-tuning）两种主流技术路线，阐释RAG在低成本、实时知识补充、快速适应新威胁方面的灵活性，以及微调在复杂推理、深层业务逻辑理解和模型能力内化上的持续进化价值。
SFT微调与CoT思维链蒸馏：重点介绍SFT（有监督微调）提升模型基础安全能力，CoT（思维链）蒸馏实现大模型推理链迁移至小模型，兼顾推理深度、高效部署与定制化安全分析。