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姚怜菡 2025-05-14 【CBA】 5440 人已围观

21世纪经济报道记者董静怡杭州报道

人工智能已经不再是一个独立的▓、孤立的技术概念③，而是贯穿网络安全各个领域①，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑭。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑦，在大模型时代❶，人们对安全的感知比以往更为强烈①。一方面⑧，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑦；另一方面⑤，在应用大模型时⑲，往往需要处理大量敏感数据的交互⑰。无论是个人还是企业都对此更加重视⑮。

然而①，AI的发展催生了前所未有的安全挑战——攻击与防御的边界因技术迭代而模糊⑫，传统规则式防护体系在动态化⑦、智能化的新型威胁前逐渐失效❷。

日前⑲，在2025中国数谷·西湖论剑大会上②，安恒信息董事长范渊指出▓，安全与智能密不可分⑱，安全的边界决定着智能的发展疆域❶，而智能的高度也将重塑安全的维度⑫。

面对新兴挑战⑲，行业正在探索新的防御范式⑥。动态防御①、AI对抗AI⑯、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑦。然而⑩，技术只是解决方案的一部分⑲。标准体系的缺失⑦、跨厂商协作的障碍①、法律伦理的模糊地带③，都是需要全社会共同应对的课题❷。

安全挑战加剧⑯、大模型技术加速向金融▓、政务⑬、企业等领域应用❶，多种安全风险相互交织①、叠加放大③。安恒信息首席安全官⑮、高级副总裁袁明坤向记者表示⑰，近两年来⑧，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑨。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑪，在面对AI驱动的动态化②、智能化攻击时显得力不从心⑰。数据泄露④、模型滥用⑤、协议漏洞等问题层出不穷③，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑪。

一方面⑱，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑲。

袁明坤向记者表示⑯，勒索病毒编写③、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增④。在过去⑲，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛①，但如今①，借助AI⑯，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑩，也能够制造出勒索病毒⑧。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁❶，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑬。

在网络安全的对抗过程中⑤，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑰。传统的攻击方式往往需要攻击者手动使用各种工具进行尝试⑩，而借助大模型的推理能力⑲，攻击者可以更加高效地进行攻击③。

袁明坤表示❶，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试②，找出潜在的漏洞⑩，并且能够根据已有的攻击结果进一步推导出更多的攻击点⑦。这种攻击能力的成倍放大⑫，使得防守方面临着更大的压力⑩。

另一方面⑭，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑳。目前⑲，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中❸，其业务的核心部分都依赖于AI⑬。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑫。数据的可见性▓、可用性以及数据流转的通道等都成为了企业需要重点关注的问题③。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战❷。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑱，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑫，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑨，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑲。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑦，在认证机制⑨、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑨，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑧。产业界已形成共识④，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷③。”刘博向记者表示⑮。

因此▓，当MCP与大模型结合使用时⑬，如果配置不当❶，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑯。

安恒信息高级副总裁⑧、研究院院长王欣向记者解释道⑯，目前④，许多大模型采用无监督式训练❸，在数据语料治理过程中▓，可能存在一些“脏数据”⑭，这些数据可能被恶意利用❶。为了安全起见⑦，通用模型厂商通常会进行价值观对齐①，但这种对齐很容易被突破⑨。通过简单的方式④，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系②，使模型执行恶意操作③。

袁明坤向记者表示②，如果AI系统被攻击者入侵③，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑮，给企业带来巨大的损失⑱。因此⑭，保障AI系统的安全▓，防止其被恶意利用⑥，是未来网络安全领域必须解决的重要课题③。

AI重塑网络安全①、安全产业正进入AI定义时代⑥，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑫。“在这一过程中⑩，需要运用智能手段来约束智能⑨，只能采用AI安全的方式⑪，即通过智能治理智能❸，以大模型治理大模型❷。”刘博向记者表示❷。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑬，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表④。在新品发布会上⑫，恒脑进化至3.0版本⑬，在泛连接❷、高交互⑲、全模态领域实现突破❸。

范渊认为③，AI智能体发展有条件自主⑤、高度自主和完全自主三重境界④，当前②，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务❶。

王欣预测④，在未来一年内③，AI智能体在安全领域的任务中❸，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展①。

值得注意的是⑧，AI不仅改变了安全技术❶，也重塑了行业商业模式❷。“过去⑪，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑰，软件工程本身存在局限性⑭，许多问题仍依赖人力⑭，但很多场景如数据分类分级⑤、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决②。”王欣向记者表示❷。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策❷。王欣认为⑥，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑮，如今可以通过智能体得到有效解决⑱。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑮。这种转变不仅提高了服务效率⑳，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑪，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果③。

此外⑯，智能体的出现还推动了安全行业从专才向超级个体的转变④。通过智能体的共建方式⑰，开发难度大幅降低④，业务专家可以直接基于智能体开发平台开发相关安全能力⑯，省去了冗余复杂的开发流程②，减少了需求传递过程中的信息衰减⑱。

同时⑰，智能体的应用也使得安全行业从任务的定制化转变为个性化▓，从面向客户交付软件系统转变为共创模式④。

王欣举例称⑲，过去⑬，有客户提出的业务需求往往因为过于定制化而被许多厂商拒绝⑱，因为这些需求只符合特定客户的当前场景❸，对于厂商来说投入产出比并不划算❸。然而通过智能体❷，这些任务在短短半年内就得以实现②。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑰，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑳，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑯。