生成式人工智能正在改变网络安全分析，成为分析人员的智能助手。它擅长处理模糊数据和深层上下文，提升威胁情报解读和日志推理能力。与传统AI结合形成混合模式，确保高精度验证。在与AI对话时，需关注数据安全和模型风险。生成式AI赋能分析师，推动网络安全的未来发展。

本研究探讨了机器学习中知识蒸馏的应用，分析了样本量和数据分布对模型风险的影响。结果显示，在有限数据情况下，弱模型训练优于强标签训练，但未改善数据扩展法则。