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魏傲晴 2025-05-14 【NBA】 9245 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⑮，而是贯穿网络安全各个领域❸，AI智能体也已经从实验室走入千家万户②。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑯，在大模型时代①，人们对安全的感知比以往更为强烈▓。一方面⑮，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑭；另一方面⑪，在应用大模型时②，往往需要处理大量敏感数据的交互❷。无论是个人还是企业都对此更加重视⑲。

然而▓，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❸，传统规则式防护体系在动态化⑮、智能化的新型威胁前逐渐失效⑳。

日前③，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑩，安恒信息董事长范渊指出⑭，安全与智能密不可分③，安全的边界决定着智能的发展疆域❷，而智能的高度也将重塑安全的维度⑤。

面对新兴挑战⑲，行业正在探索新的防御范式①。动态防御⑳、AI对抗AI⑥、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑫。然而⑫，技术只是解决方案的一部分⑯。标准体系的缺失④、跨厂商协作的障碍⑮、法律伦理的模糊地带⑨，都是需要全社会共同应对的课题⑧。

安全挑战加剧①、大模型技术加速向金融⑬、政务⑱、企业等领域应用⑦，多种安全风险相互交织⑨、叠加放大⑬。安恒信息首席安全官⑫、高级副总裁袁明坤向记者表示❷，近两年来⑮，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑲。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑨，在面对AI驱动的动态化⑮、智能化攻击时显得力不从心❶。数据泄露⑥、模型滥用❸、协议漏洞等问题层出不穷⑪，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⑳，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长②。

袁明坤向记者表示④，勒索病毒编写②、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑫。在过去⑬，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑳，但如今⑩，借助AI⑱，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❸。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁▓，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑰。

在网络安全的对抗过程中⑳，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑧。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⑯，而借助大模型的推理能力⑮，攻击者可以更加高效地进行攻击⑱。

袁明坤表示⑭，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试①，找出潜在的漏洞⑫，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⑨。这种攻击能力的成倍放大⑨，使得防守方面临着更大的压力⑱。

另一方面①，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来❷。目前⑬，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑱，其业务的核心部分都依赖于AI⑦。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑤。数据的可见性①、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⑥。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战❸。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❷，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑥，但在安全体系设计上存在阶段性不足③。“MCP协议安全架构存在先天性不足④，在认证机制❷、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域②，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案④。产业界已形成共识⑮，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷❶。”刘博向记者表示⑦。

因此❷，当MCP与大模型结合使用时▓，如果配置不当②，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑦。

安恒信息高级副总裁▓、研究院院长王欣向记者解释道⑨，目前⑱，许多大模型采用无监督式训练⑧，在数据语料治理过程中❶，可能存在一些“脏数据”④，这些数据可能被恶意利用⑯。为了安全起见①，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑰，但这种对齐很容易被突破⑥。通过简单的方式⑤，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑭，使模型执行恶意操作⑮。

袁明坤向记者表示⑯，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⑫，给企业带来巨大的损失⑨。因此⑤，保障AI系统的安全⑯，防止其被恶意利用⑦，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑯。

AI重塑网络安全⑭、安全产业正进入AI定义时代⑯，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑬。“在这一过程中⑪，需要运用智能手段来约束智能⑬，只能采用AI安全的方式⑱，即通过智能治理智能❸，以大模型治理大模型⑳。”刘博向记者表示⑤。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑮，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑦。在新品发布会上⑱，恒脑进化至3.0版本⑲，在泛连接⑦、高交互❸、全模态领域实现突破①。

范渊认为⑱，AI智能体发展有条件自主①、高度自主和完全自主三重境界①，当前⑨，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务❷。

王欣预测⑬，在未来一年内②，AI智能体在安全领域的任务中⑨，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展①。

值得注意的是⑯，AI不仅改变了安全技术⑫，也重塑了行业商业模式③。“过去❷，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑱，软件工程本身存在局限性⑮，许多问题仍依赖人力❸，但很多场景如数据分类分级⑩、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决❷。”王欣向记者表示①。

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⑲，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作❷，如今可以通过智能体得到有效解决⑳。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑫。这种转变不仅提高了服务效率▓，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型❶，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑱。

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⑬。通过智能体的共建方式⑨，开发难度大幅降低▓，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⑳，省去了冗余复杂的开发流程⑫，减少了需求传递过程中的信息衰减❷。

同时①，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④。

王欣举例称⑭，过去③，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⑬，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③。然而通过智能体⑬，这些任务在短短半年内就得以实现⑨。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑦，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑩，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑥。