大型语言模型提供了一种强大的网络架构，使得模型能够吸收和融合多种层次的知识，包括代码语义、资产信息、威胁情报、安全攻防等。因此，安全GPT检测大型模型基于海量流量、代码、安全日志等特定安全领域数据，并结合多种训练手段，从而实现了高精准的攻击流量检测和解读。由于受益于海量安全知识的训练，大型模型具有强大的泛化能力，能够有效地检测Web 0day漏洞、高度对抗的混淆、协议绕过等高级威胁。与传统的黑盒检测方式相比，大型模型的检测不仅能够检测到攻击，还能够解释和判断逻辑，从而协助运营人员理解隐蔽威胁。