本文结合笔者的观察与研究，总结了一些关于RSA2023年的观察，也欢迎相关领域专家提出意见，批评指正。
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2023年4月初的旧金山，RSA大会上，主要围绕以下几个问题：
① 哪些热点发展的新趋势值得关注？
②大家的讨论，主要围绕哪些技术?
③哪些技术专家的发言值得关注？
④当前的技术科技，将如何改变的未来？
(笔者注：也许这类问题不一定能马上得出结论，但是始终值得我们持续思考）
从科技的角度来看：云计算行业的发展，给整个网络安全产业带来了机遇和挑战。在本周美国旧金山刚刚举行的RSA会议上，会议聚焦的主题以生成式AI为主。普遍的认知是，这项技术，在近期的安全事件中具备高度不确定性，仍然它的发展趋势值得关注。关于RSA：RSA大会于1991年由RSA公司(现为EMC公司信息安全事业部)发起，得到了业界的广泛支持。RSA大会一年一度分别在美国、欧洲和日本举办，其议程设计由信息安全从业者及其他相关专业人士评判和制定。RSA的业界地位：RSA 大会被视为全球信息安全领域的风向标，今年大会的主题是“现在很重要（NOW MATTERS）”。据预计，今年会有500家安全厂商参会并展示其在安全领域的最新技术，现场与会者更有望突破40000名，世界各地的安全专家及优秀厂商将齐聚这场盛大派对，共同探讨安全领域的发展趋势及前沿技术。参考资料：指南 | 快速了解 RSA 2018 大会_看雪学苑 2018-04-19 18:00
对于目前的安全公司来说，大家在实践上还是相对审慎的，比如说，多数产品都是各个安全公司在已有的业务数据（情报和攻击数据上）基础上，训练自己的大语言模型。
不过，如果我们看谷歌的动向，2023年4月底，谷歌公布了自己的以安全为重点的大语言模型Sec-PaLM，这个模型，主要会帮助防御者收集有关正在进行的违规行为的细节，并将威胁情报上下文化。谷歌周一公布了其计划，推出自家以安全为重点的大型语言模型Sec-PaLM，这个模型，会协助收集正在进行的违规行为的细节，和背景化的威胁情报。（具备上下文）（笔者注：Google在2023年RSA大会上宣布了Cloud Security AI Workbench，这是一个由专门的“安全”AI语言模型Sec-PaLM驱动的网络安全套件。Sec-PaLM是Google的PaLM模型的一个分支，它针对安全应用进行了微调，包括软件漏洞、恶意软件、威胁指标和行为威胁者档案等安全信息。Cloud Security AI Workbench涵盖了一系列新的AI驱动的工具，如Mandiant的Threat Intelligence AI，它将利用Sec-PaLM来发现、总结和应对安全威胁。VirusTotal，另一个Google的子公司，将使用Sec-PaLM来帮助订阅者分析和解释恶意脚本的行为。此外，Sec-PaLM还将协助Chronicle的客户搜索安全事件，并与结果进行“对话式”的交互。Google的Security Command Center AI的用户，也将得到Sec-PaLM提供的攻击暴露的“人类可读”的解释，包括受影响的资产、建议的缓解措施和安全、合规和隐私发现的风险摘要。）Stackpane的创始人兼首席执行官Sarbjeet Johal认为：随着技术的进一步发展，生成式AI在网络安全里发挥的作用，会越来越大，不过Sarbjeet Johal主要关注的是，大模型与关系型数据库的关系。不过，从融资角度来看，特别是美国等地区，投向网络安全产业的资金不会向之前几年那么热门。因此，很多创业者也关注，对网络安全公司的投资是否会转向人工智能之类的领域？Johal表示，人工智能会在未来的网络安全领域发挥重要作用，无论是作为解决方案提供方，还是一种能够重构现有解决方案的技术。当然，尽管有机遇，也同样面临挑战：很多公司面临着因为技术进步，而可能丧失现有地位的风险，而优秀且看到未来的公司，将利用人工智能技术来保持领先优势。并且网络安全领域（美国）的供应商整合和收购是不可避免的，因为一些公司无法适应行业的革新。Johal说："作为一家公司，你必须与时俱进，也必须向市场展示你的先进技术，我们正在努力，展示我们关于人工智能和ML的认知。而诸如SecurityScorecard的公司，（主营业务是对其他组织的内部安全计划进行评级）也宣布计划将ChatGPT嵌入业务模式中，以便客户更容易找到具体的评级数据。而诸如SecurityScorecard的公司，（主营业务是对其他组织的内部安全计划进行评级）也宣布计划将ChatGPT嵌入业务模式中，以便客户更容易找到具体的评级数据。
Veracode和Recorded Future，也发布和生成式AI有关的进度。比如说，要把生成式人工智能引入自己的产品。Veracode的生成式人工智能产品，将为代码和开源库中的问题，提出修复建议，而Recorded Future可以训练GPT，从而帮助分析师更好地解释安全风险。Gartner的Avivah Litan认为：生成式人工智能，或许可以使安全产品更好地检测高级网络钓鱼攻击，主动扫描网络的可疑活动，并自动 "fight back "正在进行的攻击。
目前人工智能在安全领域的大多数应用仍然是对威胁的反应（Reactive to Threat），而不是攻击性的。不过， Gartner和其他咨询公司还是建议，公司最好暂缓使用ChatGPT进行代码生成、代码安全扫描和安全代码审查，因为大型语言模型仍然难以写出干净的代码，而且容易产生错误信息。
“你必须把人工智能模型当作全新载体，也就是说，任何直接进出模型的东西都需要特殊的工具集进行漏洞扫描” Litan说。
需要意识到的是，当新技术出现时，网络安全也不能解决方案提供商也很难脱离营销为导向的宣传。
Avivah Litan认为："如果你购买了与人工智能相关的安全产品，在目前这个阶段，可能很难了解该工具具体的运行模式，以及它的性能和细节是否与宣传的一样。对于全新网络人工智能产品感兴趣的用户，或许需要供应商提供具体的例子和指标，来评估工具性能。参考文献：https://securityboulevard.com/2023/04/rsac-2023-generative-ai-takes-the-cybersecurity-industry-by-storm/
https://siliconangle.com/2023/04/26/cybersecurity-and-ai-trends-analysis-live-from-rsa-conference-rsac/
https://techcrunch.com/2023/04/24/google-brings-generative-ai-to-cybersecurity/
https://www.crn.com/news/security/5-boldest-statements-from-cybersecurity-leaders-at-rsac-2023