前 言 在不断发展的网络安全领域，生成式人工智能（generative AI）和大语言模型（large language model，LLM）的出现（以 OpenAI 推出的 ChatGPT 为代表），标志着一个重大的飞跃。本书致力于探索 ChatGPT 在网络安全中的应用，尝试将该工具从一个基本的聊天界面打造为重塑网络安全方法的先进平台。 ChatGPT 开发的初衷是为了通过用户交互的分析来辅助人工智能研究，它于 2022 年末首次发布，到目前已经多次迭代，在短短一年多的时间里实现了显著的演变。它集成了很多复杂的功能，例如网页浏览、文档分析和画图功能（通过 DALL-E 实现），另外还结合了语音识别技术和文生图（text-to-image）理解领域的进步，从而将 ChatGPT 转变为一种多方面的工具。这种转变不仅仅是技术上的，而且也延伸到了一些功能领域，可能会对网络安全实践产生重大影响。 ChatGPT 发展的一个关键方面是代码补全（code completion）和调试功能的结合，这扩展了其在技术领域的实用性，特别是在软件开发和安全编码方面。这些进步显著提高了编码速度和效率，使得更多的人掌握编程技能。 ChatGPT 的 Advanced Data Analysis（高级数据分析）功能—以前称为 Code Interpreter（代码解释器）进一步开辟了网络安全的新途径。它使专业人员能够快速分析和调试与安全相关的代码，自动创建安全编码准则，并开发自定义安全脚本。它还使我们能够处理和可视化不同来源的数据，包括文档和图像，并生成详细的图表，将原始数据转化为可采取实际行动的网络安全见解。 ChatGPT 的 Web 浏览能力大大增强了其在网络安全情报收集中的作用。该功能使专业人员能够从广泛的在线来源提取实时威胁信息。ChatGPT 有助于网络安全专家对新出现的威胁做出快速反应，并支持明智的战略决策。这种对数据进行归纳和总结，并生成简洁、具有行动指导意义的情报的做法凸显了 ChatGPT 的价值，它可以作为网络安全专家应对快速演变的网络威胁的动态工具。 最后，本书超越了 ChatGPT 网络界面的限制，深入探索 OpenAI API，开启了一个充满可能性的世界，使你不仅能够利用 OpenAI API，还能使用它进行创新。通过深入研究定制工具的创建并扩展 ChatGPT 界面的固有功能，你可以根据自己独特的网络安全问题定制人工智能解决方案。 本书可以作为网络安全专业人士的实用指南，因为你将在本书中看到一些在现实世界场景中使用 ChatGPT 的典型示例，这些示例将以循序渐进的方式告诉你如何在项目和任务中利用 ChatGPT。 本书每一章都侧重于网络安全的独特方面，如漏洞评估、代码分析以及威胁情报和事件响应等。通过这些章节，你将了解到 ChatGPT 在创建漏洞和威胁评估计划、分析和调试与安全相关的代码，以及生成详细威胁报告方面的创新应用。 本书深入探讨了如何将 ChatGPT 与 MITRE ATT&CK 之类的框架结合使用，以自动创建安全编码指南，或者制定自定义安全脚本，从而为增强网络安全基础设施提供一个功能全面的工具包。 本书不仅教给你如何整合 ChatGPT 的先进能力，而且还鼓励专业人士通过它探索网络安全领域的新视野，使它成为人工智能驱动的安全解决方案时代不可或缺的资源。 本书读者 本书是为对人工智能和网络安全的交集有共同兴趣的读者编写的。如果你是一位经验丰富的网络安全领域专业人士，希望将 ChatGPT 和 OpenAI API 的创新能力融入你的安全实践；或者是一位 IT 专业人士，渴望使用人工智能工具扩展对网络安全问题的敏锐触角；又或者是一名学生或新兴网络安全爱好者，热衷于在安全领域中理解和应用人工智能；抑或是一位安全研究人员，对人工智能在网络安全领域中的变革潜力着迷，那么本书无疑就是为你量身定制的。 本书的编写结构适合各种知识水平的读者，因为在进入复杂的应用之前，我们会先从基本概念开始讲解。这种包容性的方法确保了无论你的网络安全专业知识处于哪个阶段，都能更好地理解和掌握本书内容。 内容介绍 本书共分 10 章，各章内容如下。 ● 第 1 章：“基础知识介绍：ChatGPT、OpenAI API 和提示工程”，介绍了 ChatGPT 和 OpenAI API，为在网络安全中利用生成人工智能奠定了基础。它涵盖了建立账户、了解提示工程以及将 ChatGPT 用于代码编写和角色模拟等任务的基本知识，为后续章节中的更高级应用奠定了基础。 ● 第 2 章：“漏洞评估”，侧重于增强漏洞评估任务，指导你使用 ChatGPT 创建评估计划，使用 OpenAI API 自动化流程，并与包括 MITRE ATT&CK 在内的框架集成，以进行全面的威胁报告和分析。 ● 第 3 章：“代码分析与安全开发”，深入研究了安全软件开发生命周期（secure software development lifecycle，SSDLC），展示了 ChatGPT 如何简化从规划到维护的过程。它凸显了人工智能在制定安全需求、识别漏洞和生成文档以提高软件安全性和可维护性方面的用途。 ● 第 4 章：“治理、风险和合规性”，提供了使用 ChatGPT 加强网络安全治理、风险管理和合规工作的见解。它涵盖了制定网络安全策略、进行网络风险评估以及创建风险评估报告以加强网络安全框架等主题。 ● 第 5 章：“安全意识和培训”，重点讨论了如何在网络安全教育和培训中利用 ChatGPT，具体包括：创建有吸引力的培训材料、进行交互式评估和电子邮件钓鱼防范培训、创建网络安全认证考试准备的辅助工具，以及利用游戏化来增强网络安全的学习体验等。 ● 第 6 章：“红队和渗透测试”，探讨了人工智能增强的红队和渗透测试技术，包括使用 MITRE ATT&CK 框架生成现实场景，通过 ChatGPT 指导社交媒体和公共数据中的开源情报侦搜工作，使用 ChatGPT 和 Python 实现 Google Dork 自动化，以及将人工智能与渗透测试工具集成以进行全面的安全评估等。 ● 第 7 章：“威胁监控和检测”，介绍了如何使用 ChatGPT 进行威胁情报分析、实时日志分析、检测高级持续性威胁（advanced persistent threat，APT）、自定义威胁检测规则以及使用 PCAP Analyzer 进行网络流量分析与异常检测等，以此提高威胁检测和响应能力。 ● 第 8 章：“事件响应”，侧重于利用 ChatGPT 增强事件响应流程，包括事件分析、行动手册生成、根本原因分析和自动化报告创建等，以确保对网络安全事件做出及时且有效的响应。 ● 第 9 章：“使用本地模型和其他框架”，探索了本地人工智能模型和框架在网络安全领域中的使用，重点介绍了 LMStudio 和 Hugging Face AutoTrain 等工具，以增强隐私数据的威胁搜寻、渗透测试和敏感文档审查等。 ● 第 10 章：“OpenAI 的最新功能”，介绍了 OpenAI 最新的一些功能及其在网络安全领域中的应用，演示了 ChatGPT 在网络威胁情报、安全数据分析和可视化方面的先进能力，并探索了如何为网络安全应用创建自定义 GPT 以及使用 OpenAI 构建高级网络安全助手等。 充分利用本书 为了充分利用本书资源，我们建议你拥有以下基础知识和技能： ● 对网络安全原则的基本掌握，包括流行的术语和最佳实践，以将 ChatGPT 的应用置于安全环境中（本书并非仅限于介绍网络安全）。 ● 对编程基础知识的理解，尤其是 Python，因为本书将大量使用 Python 脚本来演示与 OpenAI API 的交互。 ● 熟练掌握命令行界面和网络概念的基本知识，这对于执行实践练习和理解所讨论的网络安全应用至关重要。 ● 基本熟悉 HTML 和 JavaScript 等 Web 技术，这些技术是本书中介绍的 Web 应用程序安全性和渗透测试示例的基础。 表 P.1 显示了本书中涉及的软硬件和操作系统要求。 表 P.1 本书涉及的软硬件和操作系统要求 本书涉及的软硬件 操作系统需求 Python 3.10 或更高版本 Windows、MacOS 或 Linux（任意版本） 代码编辑器（如 VS Code） Windows、MacOS 或 Linux（任意版本） 命令行/终端应用 Windows、MacOS 或 Linux（任意版本） 注意 生成式 AI 和大语言模型（LLM）技术发展非常快，以至于当你阅读本书时，会发现本书中的一些示例可能已经过时，并且由于最近 API 或人工智能模型更新，甚至 ChatGPT Web 界面本身，也和本书的介绍有细微差别。因此，请参考本书 GitHub 存储库中的最新代码和注释。我们将尽一切努力使代码保持最新，以反映 OpenAI 和其他技术提供商在本书用例中的最新变化和更新。 下载示例代码文件 本书的代码已经在 GitHub 上托管，网址如下，欢迎访问： https://github.com/PacktPublishing/ ChatGPT-for-Cybersecurity-Cookbook 如果代码有更新，也会在现有 GitHub 存储库上更新。 本书约定 本书中使用了许多文本约定。 （1）有关代码块的设置如下： import requests url = "http://localhost:8001/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "messages": [{"content": "Analyze the Incident Response Plan for key strategies"}], "use_context": True, "context_filter": None, "include_sources": False, "stream": False } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) result = response.json() print(result) （2）任何命令行输入或输出都采用如下的形式： pip install openai （3）术语或重要单词在括号内保留其英文原文，方便读者对照查看。示例如下： 在本秘笈中，你给 ChatGPT 分配的角色是一名经验丰富的网络安全专业人员，专门负责治理、风险和合规性（governance, risk, and compliance，GRC）问题。你将学习如何使用 ChatGPT 生成结构良好的策略大纲，然后通过后续提示不断填充和丰富大纲的每个部分。 （4）界面词汇将保留其英文原文，在后面使用括号提供其译文。示例如下： 单击左侧面板上的 Local Server（本地服务器）按钮，然后单击 Start Server（启动服务器），即可设置本地推理服务器。 （5）本书还使用了以下两个图标。 表示警告或重要的注意事项。 表示提示或小技巧。 编写体例 本书在各章安排了若干实例，这些实例被称为“秘笈”。每个秘笈都包含以下部分： ● 准备工作：描述掌握该秘笈操作所需的基础知识和技能，以及如何安装秘笈所需的软件或执行相关初步设置。 ● 实战操作：包含秘笈的具体操作步骤。 ● 原理解释：对实战操作的详细解释。 ● 扩展知识：有关秘笈的其他信息，以使你对秘笈有更多的了解。

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