当前网络空间安全面临攻击隐蔽难发现、数据泄露风险高和违法信息审核难等挑战。大模型展现出强大的信息理解、知识抽取、意图和任务编排等能力，为网络空间安全瓶颈问题提供了新的解决思路和方法。与此同时，大模型发展也催生了恶意软件自动生成、深度伪造等新型攻击方式，已有安全措施无法有效检测和防御，亟待利用大模型技术创新保护机制抵御新型威胁。

大模型可显著提升网络威胁识别防御响应的精准度和时效性。在威胁识别阶段，大模型通过整合威胁情报、挖掘零日漏洞、执行代码审计和网络攻击溯源，可有效识别系统业务风险，提供针对性防御措施。在安全防御阶段，大模型通过对安全策略进行动态推荐与调整，强化安全防御效果。在安全检测阶段，大模型通过告警分析、报文检测、钓鱼邮件识别和未知威胁检测，深度识别攻击意图，研判攻击样本，提升攻击识别准确度。
在安全响应阶段，大模型针对实际攻击行为提供自动化响应策略与处置流程，并撰写事件分析报告。

在安全恢复阶段，基于运营目标执行全面的模拟演练，为安全恢复提供最佳实践指导。大模型能有效提升数据安全技术的普适性和易用性。大模型通过深度学习和自然语言处理技术，能够理解和分析复杂的非结构化数据，自动识别并提取关键特征。这种智能分析能力极大地降低了对人工分析的依赖，使得数据分类分级等数据安全技术更加易于普及。同时，大模型的自学习能力意味着它可以不断从新的数据安全标准及样例集中学习并优化其安全策略，无需频繁的人工干预。这不仅提高数据安全的适应度和响应速度，也提高了数据安全技术的易用性。大模型能有效提升内容安全技术的鲁棒性和准确性。
与传统的内容安全技术相比，大模型在多模态数据处理上具有显著优势，正在成为提升内容安全技术鲁棒性和准确性的关键。大模型的鲁棒性体现在其对不同格式、风格和质量的内容均能保持稳定的检测性能，即使面对攻击者采用隐喻、漫画等形式刻意规避检测手段，也能保持较高的识别率。大模型的自学习能力，使其能够不断从新数据中学习，适应不断变化的虚假信息、深度伪造（Deepfake）等网络威胁，从而提高检测的准确性。