《生成式人工智能及其在防御性网络安全课程中的应用》

生成式人工智能（GenAI）聊天机器人日益提升的可访问性正在从根本上改变学术参与方式，尤其在网络安全等技术专业学科领域。本研究批判性地审视了GenAI工具在防御与对抗措施课程中的实际整合与教学意义，特别分析了学生利用其生成网络入侵检测系统（NIDS）规则和模拟网络流量的情况。本文对主流GenAI平台的输出进行了比较评估，揭示了其固有的不一致性和不完整性，这些缺陷需要学生具备较高的专业知识才能修正。研究结果强调了基础知识在识别AI生成内容错误方面的关键作用。本研究为教育工作者提供了重要见解，指导如何将GenAI负责任地纳入网络安全课程，以培养批判性思维，并使下一代专业人才为AI增强的网络环境做好准备。

生成式人工智能（GenAI）的出现，以其复杂的自然语言处理能力和跨文本、代码及其他数据形式的多模态快速内容生成能力为特征，正在从根本上重塑当代生活。与此同时，GenAI对不断演变的进攻性网络威胁态势也产生了重大影响，它助长了错误信息的传播、复杂的网络攻击、高级的社会工程学策略、有针对性的钓鱼攻击活动，并加速了恶意软件代码的开发[3, 4, 9, 11, 12]。反过来，GenAI也正被应用于防御性网络安全范式之中，有助于加强漏洞调查、简化事件响应流程、推进数字取证、蜜罐的战略部署以及普遍提升代码安全实践水平[3, 9, 11, 12]。

诸如OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Microsoft的Copilot等GenAI聊天机器人，正深刻影响着当代学生完成学术作业和报告的方式。在GenAI出现之前，学生主要依赖传统搜索引擎进行信息检索，包括查找与其课程相关的示例、解决方案和代码片段。然而，GenAI聊天机器人的快速发展和广泛可用性正在重塑日常生活的诸多方面，包括我们教育和吸收知识的方法。有证据表明，学生越来越多地使用GenAI来总结文章、生成代码以及协助完成书面报告[1, 6]。因此，全面理解如何在学术环境中负责任地整合GenAI，特别是关于其对学生获取专业知识和技能的影响，已变得至关重要，并值得进行严谨调查。

GenAI在提升复杂系统和网络的防御安全性方面展现出的巨大潜力，对IT和网络安全行业未来的发展格局具有重要意义，尤其是在对熟练网络安全专业人才的需求持续增长的背景下。随着GenAI在教育环境中的使用日益普及，学生、教师和教育机构面临着如何负责任地利用这些技术的挑战。诸如OpenAI ChatGPT之类的GenAI聊天机器人已在教育界和专业领域引发了争论，焦点在于它们是否可能助长学术不端行为和传播错误信息。教育工作者对GenAI在教育中应用的首要担忧是学术诚信问题。此外，过度依赖GenAI工具可能会减少学习过程中必不可少的人际互动，并阻碍对领域特定内容的全面掌握。

本文展示了一项实证研究的结果，该研究检验了GenAI聊天机器人在为防御与对抗措施课程设计的家庭作业上的表现。本次调查的主要目的是评估GenAI帮助学生学习生成用于网络入侵检测系统（NIDS）的Snort规则以及成功完成家庭作业的能力。认识到此类工具的教学意义和潜在滥用可能，本研究也考察了学生使用这些工具的模式以及在完成作业过程中遇到的挑战。本文后续章节将介绍防御性安全课程的基础结构，概述相关框架，并详述NIDS的应用。进一步的讨论将深入探讨GenAI在网络安全防御课程中的实际整合及其对IT和网络安全专业人员角色演变的更广泛影响。