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罗灵雁 2025-05-13 【电竞】 9854 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⑭、孤立的技术概念⑯，而是贯穿网络安全各个领域⑪，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⑬，在大模型时代④，人们对安全的感知比以往更为强烈⑭。一方面④，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑩；另一方面⑩，在应用大模型时❶，往往需要处理大量敏感数据的交互⑬。无论是个人还是企业都对此更加重视⑭。

然而⑰，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①，传统规则式防护体系在动态化⑫、智能化的新型威胁前逐渐失效⑤。

日前⑤，在2025中国数谷·西湖论剑大会上❶，安恒信息董事长范渊指出⑬，安全与智能密不可分⑳，安全的边界决定着智能的发展疆域⑳，而智能的高度也将重塑安全的维度❶。

面对新兴挑战⑳，行业正在探索新的防御范式②。动态防御⑨、AI对抗AI⑧、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑪。然而④，技术只是解决方案的一部分⑮。标准体系的缺失⑦、跨厂商协作的障碍⑱、法律伦理的模糊地带⑫，都是需要全社会共同应对的课题⑱。

安全挑战加剧⑳、大模型技术加速向金融⑥、政务⑬、企业等领域应用⑩，多种安全风险相互交织⑬、叠加放大⑤。安恒信息首席安全官⑯、高级副总裁袁明坤向记者表示⑥，近两年来⑤，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑧。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑩，在面对AI驱动的动态化⑥、智能化攻击时显得力不从心❶。数据泄露⑭、模型滥用⑬、协议漏洞等问题层出不穷⑭，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑯。

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⑦。

袁明坤向记者表示⑪，勒索病毒编写⑯、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增❷。在过去⑮，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑮，但如今③，借助AI④，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑰，也能够制造出勒索病毒⑨。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁④，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑳。

在网络安全的对抗过程中⑧，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑪。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⑩，攻击者可以更加高效地进行攻击⑥。

袁明坤表示①，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试❶，找出潜在的漏洞▓，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⑱。这种攻击能力的成倍放大⑩，使得防守方面临着更大的压力⑬。

另一方面⑩，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来④。目前⑬，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑬，其业务的核心部分都依赖于AI⑤。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑳。数据的可见性⑨、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⑲。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑤。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑭，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑪，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑦，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑮。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑬，在认证机制⑧、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑰，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑱。产业界已形成共识▓，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷②。”刘博向记者表示⑫。

因此⑰，当MCP与大模型结合使用时⑩，如果配置不当⑤，可能会导致正常的大模型变成恶意模型❷。

安恒信息高级副总裁⑤、研究院院长王欣向记者解释道⑱，目前③，许多大模型采用无监督式训练⑤，在数据语料治理过程中⑯，可能存在一些“脏数据”⑬，这些数据可能被恶意利用①。为了安全起见③，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑪，但这种对齐很容易被突破⑩。通过简单的方式❶，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系❶，使模型执行恶意操作②。

袁明坤向记者表示⑯，如果AI系统被攻击者入侵⑩，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑯，给企业带来巨大的损失⑧。因此⑳，保障AI系统的安全⑱，防止其被恶意利用⑱，是未来网络安全领域必须解决的重要课题②。

AI重塑网络安全⑥、安全产业正进入AI定义时代⑭，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”❷。“在这一过程中⑰，需要运用智能手段来约束智能⑥，只能采用AI安全的方式⑥，即通过智能治理智能⑲，以大模型治理大模型⑤。”刘博向记者表示⑰。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑭，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑪。在新品发布会上⑰，恒脑进化至3.0版本⑯，在泛连接⑪、高交互❷、全模态领域实现突破⑬。

范渊认为❷，AI智能体发展有条件自主③、高度自主和完全自主三重境界❷，当前⑬，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务④。

王欣预测⑩，在未来一年内⑭，AI智能体在安全领域的任务中⑧，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑪。

值得注意的是⑳，AI不仅改变了安全技术⑩，也重塑了行业商业模式③。“过去⑫，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑲，软件工程本身存在局限性❶，许多问题仍依赖人力⑱，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⑥。”王欣向记者表示⑩。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑦。王欣认为▓，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑧，如今可以通过智能体得到有效解决⑥。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低▓。这种转变不仅提高了服务效率⑫，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型❸，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑬。

此外②，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❶。通过智能体的共建方式▓，开发难度大幅降低⑲，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④，省去了冗余复杂的开发流程③，减少了需求传递过程中的信息衰减⑩。

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❸，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑳。

王欣举例称❸，过去①，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③，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑮，对于厂商来说投入产出比并不划算❷。然而通过智能体⑪，这些任务在短短半年内就得以实现⑬。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑫，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑲，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑳。