提示词工程不仅仅是“提问”，更是将复杂的安全问题分解、格式化，并以大模型能够理解和处理的方式呈现。
核心原则
明确性与具体性：避免模糊不清的指令，提供详细、具体的任务描述。
角色设定：赋予大模型一个具体的安全角色，如“你是一名高级安全分析师”。
约束条件：明确告知大模型输出的格式、长度、风格及应避免的内容。
上下文关联：提供足够的背景信息和数据，帮助大模型理解问题的全貌。
迭代优化：提示词并非一蹴而就，需要根据大模型的响应不断调整和完善。
提示词技巧和策略
角色扮演
示例
你是一名经验丰富的安全分析师，擅长识别日志中的异常活动
请扮演一位恶意软件逆向工程师，详细解释这个二进制文件可能的行为。明确任务和目标
示例
弱提示：“这段日志有问题吗？”
强提示：“请分析以下Web服务器访问日志，判断是否存在SQL注入攻击，并指出具体攻击载荷和受影响的参数。”输入与输出格式规范
指定输入数据的格式和期望的输出格式，这对于后续自动化处理至关重要。
示例
以下是JSON格式的SIEM告警数据。请提取告警类型、源IP和目标IP，并以Markdown表格形式输出。提供丰富的上下文
安全问题往往需要大量的上下文信息才能准确判断。提供相关的系统配置、威胁情报、历史事件等能极大地提升大模型的判断能力。
我们观察到来自IP 192.168.1.100 的大量SSH登录失败尝试。该IP不属于我们的已知资产，且近期无变更管理操作。请根据以下日志片段，判断这是否为暴力破解攻击，并评估其严重性。我们公司的安全策略规定，5分钟内超过10次登录失败即被视为暴力破解。负面提示与约束条件
明确告知大模型不要做什么，或必须遵守的限制。
请勿生成任何可能导致系统不稳定的命令。
仅给出判断结论和理由，不需要提供历史背景知识。链式思考与逐步指导
对于复杂的多步骤分析任务，引导大模型进行逐步思考，有助于提高其逻辑推理能力和最终结果的准确性。这可以通过在提示词中加入“逐步思考”、“分步分析”等指令实现。
示例：
请逐步分析以下网络流量日志：
1、识别所有HTTP GET请求。
2、检查这些请求的User-Agent头是否异常。
3、寻找URL中是否存在可疑参数或编码内容。
4、综合以上分析，判断是否存在恶意探测行为。Few-shot/zero-shot学习
Zero-Shot：直接提出问题，不提供任何示例。
Few-Shot：提供一到两个类似问题及其正确答案作为示例，帮助大模型理解任务模式和期望的输出格式。
示例 (Few-Shot)：
示例1： 日志：[2023-10-26 10:00:01] INFO User 'admin' logged in from 192.168.1.1. 分析结果：正常登录。
示例2： 日志：[2023-10-26 10:05:30] ERROR Failed login for 'root' from 1.2.3.4. 分析结构：异常登录失败，可能存在暴力破解。攻击来源：1.2.3.4。
现在请分析以下日志： 日志：[2023-10-26 10:10:15] WARN SQL Injection attempt detected from 5.6.7.8 on /api/users?id=1' OR '1'='1 分析：”基于以上特点，以下为一个有效的提示词示例
你是一名资深的安全事件响应分析师。你的任务是根据提供的原始安全告警，对其进行富化，生成一份更详细的分析报告。报告应包含以下部分：
1. **告警概述**：简要概括原始告警内容。
2. **可能攻击阶段 (Kill Chain Stage)**：根据告警类型，推断其可能处于攻击生命周期的哪个阶段（例如：初始访问、执行、持久化等），并解释理由。
3. **恶意软件行为推测**：根据文件名和检测类型（如Cylance检测到恶意软件），推测该恶意软件的典型行为模式（如：窃取数据、传播蠕虫、勒索加密等）。
4. **初步响应建议**：提供基于最佳实践的初步响应措施，例如：隔离主机、检查进程、收集样本等。
5. **额外信息请求**：指出进行更深入分析还需要哪些额外信息（例如：文件哈希、进程树、网络连接日志）。
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请以Markdown格式输出报告，确保专业、清晰、易于理解。
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原始告警：
Malware Detected on Host A1_Win10. File: C:\temp\evil.exe. Severity: High.通过这样的提示词，大模型可以生成一份结构化、信息更丰富的报告，辅助安全分析师快速理解告警并采取行动。
注意的点
迭代与测试：提示词工程是一个持续迭代的过程。在实际环境中测试提示词的效果，并根据反馈进行优化。
避免过度泛化：过于宽泛的提示词可能导致大模型输出不相关或不准确的内容。
处理幻觉 ：大模型可能会“编造”事实。对于关键的安全决策，大模型的输出必须经过人工验证或与权威信息源交叉核对。
数据隐私与敏感信息：在将敏感日志或数据传递给大模型时，务必考虑数据脱敏和合规性问题，尤其是在使用第三方LLM API时。
提示词工程模式
Few-Shot Prompting 少量样本学习
核心思想： 通过提供1到N个（通常是少数几个）高质量的输入-输出对(样本)，向模型展示期望的响应模式
示例如下：
请将以下安全告警内容进行分类，分类结果必须是 '钓鱼攻击', '恶意软件', '入侵尝试', 或 '正常活动' 之一。请参考以下示例：
示例1：
告警内容：用户收到一封声称来自CEO的邮件，要求立即转账至一陌生账户。
分类：钓鱼攻击
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示例2：
告警内容：主机检测到恶意进程 'ransom.exe' 试图加密文件。
分类：恶意软件
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示例3：
告警内容：防火墙日志显示IP 192.168.1.100 在短时间内尝试SSH暴力破解。
分类：入侵尝试
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现在请分类以下告警：
告警内容：****Chain-of-Thought （COT）思维链
模型被鼓励在给出最终答案之前，显式地输出其推理过程(加入“一步一步地思考”)。这有助于提高复杂任务的性能，并增强结果的可解释性。
适用场景：
安全事件分析：分析事件日志，逐步推断攻击链、攻击者意图和影响范围。
漏洞分析：解释某个漏洞的原理、利用方式以及潜在风险。
威胁情报研判：综合多条情报，逐步分析威胁的严重性、相关性。
示例如下：
请分析以下安全告警，并一步一步地推断其潜在的攻击意图和受影响资产，最终给出总结性判断和初步建议：
告警内容：用户'a'的账户在非工作时间（凌晨3点）从一个从未登录过的俄罗斯IP地址（185.X.X.X）成功登录，并随后在数分钟内创建了两个新的高权限用户账户'devops_admin'和'db_owner'。
思考过程：
1. **分析登录行为：**
* 用户'a'：正常用户，但登录时间异常（凌晨3点）。
* 来源IP：未知且位于俄罗斯，高度可疑。
* 结果：成功登录，表明凭证可能已被泄露或盗用。
2. **分析后续操作：**
* 创建新的高权限用户：在短时间内创建了'devops_admin'和'db_owner'，这是典型的权限提升和持久化操作。
* 意图：攻击者获得初步访问后，试图创建后门账户以维持访问权限并扩大影响。
3. **判断攻击类型：**
* 结合异常登录和权限提升，这很可能是一起账户凭证泄露后的入侵事件，旨在建立持久性访问和横向移动。
4. **受影响资产：**
* 直接受影响：用户'a'的账户本身（凭证泄露），以及新创建的'devops_admin'和'db_owner'账户。
* 潜在受影响：如果'devops_admin'和'db_owner'账户获得成功，所有相关系统（开发环境、数据库）都面临高风险。
ReAct Prompting(推理和行动)
ReAct 是一种结合了 CoT 推理能力和与外部环境交互的“行动”能力的提示词模式。LLM 不仅可以进行内部思考，还可以决定何时以及如何使用外部工具（如API、数据库查询、脚本执行），然后观察工具的输出，并根据观察结果继续推理或采取进一步行动。
模型通过交替的 Thought (思考) 和 Action (行动) 步骤来解决问题。
Thought：模型推理下一步应该做什么。Action：模型调用一个外部工具。Observation：模型接收工具的输出。
适用于自动化安全事件响应场景
flowchart TD
A[用户输入 / 初始告警] --> B[LLM: Thought — 我需要做什么？]
B --> C[LLM: Action — 使用哪个工具？参数是什么？]
C --> D[外部工具执行]
D --> E[工具输出 / Observation]
E --> F[LLM: Thought — 基于观察，下一步是什么？]
F --> G[LLM: Action — 给出最终答案 或 执行最终响应]
G --> H[最终结果 / 响应]
%% 循环逻辑
subgraph Loop[循环]
F --> C
end