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覃语兰 2025-05-14 【军事】 3707 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⑪、孤立的技术概念③，而是贯穿网络安全各个领域⑰，AI智能体也已经从实验室走入千家万户▓。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示▓，在大模型时代⑱，人们对安全的感知比以往更为强烈⑧。一方面②，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑫；另一方面⑬，在应用大模型时⑳，往往需要处理大量敏感数据的交互⑪。无论是个人还是企业都对此更加重视⑬。

然而❷，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⑳、智能化的新型威胁前逐渐失效⑤。

日前⑰，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑨，安恒信息董事长范渊指出⑦，安全与智能密不可分⑲，安全的边界决定着智能的发展疆域⑭，而智能的高度也将重塑安全的维度⑨。

面对新兴挑战⑮，行业正在探索新的防御范式⑮。动态防御⑧、AI对抗AI⑫、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识❶。然而⑭，技术只是解决方案的一部分❷。标准体系的缺失▓、跨厂商协作的障碍⑬、法律伦理的模糊地带⑯，都是需要全社会共同应对的课题⑧。

安全挑战加剧⑩、大模型技术加速向金融⑭、政务⑯、企业等领域应用⑫，多种安全风险相互交织⑲、叠加放大⑨。安恒信息首席安全官⑩、高级副总裁袁明坤向记者表示⑲，近两年来②，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑭。

传统基于规则和特征匹配的防御体系③，在面对AI驱动的动态化❶、智能化攻击时显得力不从心⑰。数据泄露⑤、模型滥用⑬、协议漏洞等问题层出不穷⑮，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效②。

一方面⑫，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长③。

袁明坤向记者表示❷，勒索病毒编写❸、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑳。在过去⑤，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛❸，但如今▓，借助AI⑳，即使是那些原本不具备高超编程能力的人❷，也能够制造出勒索病毒⑰。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑲，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑩。

在网络安全的对抗过程中⑪，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化④。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⑦，而借助大模型的推理能力①，攻击者可以更加高效地进行攻击❸。

袁明坤表示⑤，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑮，找出潜在的漏洞⑲，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②。这种攻击能力的成倍放大⑭，使得防守方面临着更大的压力▓。

另一方面⑮，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑲。目前▓，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑧，其业务的核心部分都依赖于AI⑲。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑥。数据的可见性③、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⑭。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑬。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑲，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准❶，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑧，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑱。“MCP协议安全架构存在先天性不足④，在认证机制⑪、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域❷，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑨。产业界已形成共识⑱，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑮。”刘博向记者表示④。

因此❶，当MCP与大模型结合使用时①，如果配置不当⑲，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑤。

安恒信息高级副总裁❶、研究院院长王欣向记者解释道❸，目前②，许多大模型采用无监督式训练❷，在数据语料治理过程中⑦，可能存在一些“脏数据”⑩，这些数据可能被恶意利用⑱。为了安全起见▓，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑧，但这种对齐很容易被突破⑥。通过简单的方式⑧，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑦，使模型执行恶意操作⑤。

袁明坤向记者表示❶，如果AI系统被攻击者入侵⑤，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改②，给企业带来巨大的损失⑫。因此⑭，保障AI系统的安全⑰，防止其被恶意利用⑬，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑧。

AI重塑网络安全⑯、安全产业正进入AI定义时代❶，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”③。“在这一过程中⑬，需要运用智能手段来约束智能①，只能采用AI安全的方式③，即通过智能治理智能⑤，以大模型治理大模型❸。”刘博向记者表示⑧。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系❸，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑬。在新品发布会上⑰，恒脑进化至3.0版本⑬，在泛连接⑫、高交互⑰、全模态领域实现突破⑤。

范渊认为⑫，AI智能体发展有条件自主⑨、高度自主和完全自主三重境界⑯，当前⑰，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务⑦。

王欣预测⑦，在未来一年内⑯，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⑳。

值得注意的是⑫，AI不仅改变了安全技术⑫，也重塑了行业商业模式⑧。“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⑨，软件工程本身存在局限性⑭，许多问题仍依赖人力⑫，但很多场景如数据分类分级①、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑯。”王欣向记者表示⑳。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑬。王欣认为▓，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑨，如今可以通过智能体得到有效解决❷。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低❶。这种转变不仅提高了服务效率⑥，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑭，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑮。

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⑦。通过智能体的共建方式⑥，开发难度大幅降低⑳，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⑥，省去了冗余复杂的开发流程⑰，减少了需求传递过程中的信息衰减⑥。

同时⑥，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⑦，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑫。

王欣举例称⑧，过去⑯，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⑥，因为这些需求只符合特定客户的当前场景③，对于厂商来说投入产出比并不划算⑭。然而通过智能体⑧，这些任务在短短半年内就得以实现⑭。

这种从单纯的交付到共同创作的转变❶，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑥，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑮。