在网络安全攻防的复杂战场上，自然语言处理（NLP）技术如同一把双刃剑，既可成为防御者手中的利器，也可能被攻击者利用为突破口。
NLP技术能够分析网络日志、社交媒体、论坛等海量数据中的异常行为模式，如恶意软件命令与控制通信、零日攻击预警等，为安全分析师提供快速响应的线索，通过机器学习算法，NLP能够从非结构化文本中提取关键信息，构建威胁情报网络，有效提升防御系统的智能性和准确性。
另一方面，NLP技术也成为了攻击者伪造合法请求、规避传统安全检测的“新招数”，通过精心设计的自然语言，攻击者可以绕过基于关键词的过滤机制，执行恶意操作而不被察觉，NLP还可能被用于大规模的钓鱼攻击，通过模仿合法通信的语气和内容，诱骗用户泄露敏感信息。
在网络安全攻防中，合理利用NLP技术的同时，必须加强对其潜在风险的认识和防范，通过持续的模型更新、数据匿名化处理以及多层次的安全防护策略，可以最大限度地发挥NLP技术的正面作用，同时降低其带来的安全风险。
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