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姜亦瑶 2025-05-14 【NBA】 0462 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⑱、孤立的技术概念▓，而是贯穿网络安全各个领域⑭，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑳。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑫，在大模型时代⑳，人们对安全的感知比以往更为强烈⑲。一方面⑬，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑧；另一方面⑤，在应用大模型时①，往往需要处理大量敏感数据的交互①。无论是个人还是企业都对此更加重视⑱。

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⑬，传统规则式防护体系在动态化⑱、智能化的新型威胁前逐渐失效②。

日前⑮，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⑭，安全与智能密不可分⑪，安全的边界决定着智能的发展疆域⑱，而智能的高度也将重塑安全的维度⑮。

面对新兴挑战⑪，行业正在探索新的防御范式⑩。动态防御⑮、AI对抗AI④、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识❶。然而①，技术只是解决方案的一部分④。标准体系的缺失②、跨厂商协作的障碍⑪、法律伦理的模糊地带⑲，都是需要全社会共同应对的课题④。

安全挑战加剧⑮、大模型技术加速向金融⑱、政务⑮、企业等领域应用⑩，多种安全风险相互交织⑥、叠加放大①。安恒信息首席安全官⑧、高级副总裁袁明坤向记者表示④，近两年来⑩，无论是攻击的数量还是强度都有所增加④。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑤，在面对AI驱动的动态化⑱、智能化攻击时显得力不从心⑩。数据泄露⑨、模型滥用③、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⑰。

一方面⑪，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑤。

袁明坤向记者表示❷，勒索病毒编写⑰、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增❸。在过去⑧，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑭，但如今⑫，借助AI⑤，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑮，也能够制造出勒索病毒⑪。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁②，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑭。

在网络安全的对抗过程中⑩，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑮。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❸，而借助大模型的推理能力⑰，攻击者可以更加高效地进行攻击①。

袁明坤表示⑫，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试①，找出潜在的漏洞③，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⑫，使得防守方面临着更大的压力⑪。

另一方面⑲，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑬。目前❷，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中❶，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⑲。数据的可见性⑮、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⑩，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑳，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑬。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑭，在认证机制⑬、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑥，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案②。产业界已形成共识①，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑳。”刘博向记者表示▓。

因此⑪，当MCP与大模型结合使用时⑪，如果配置不当⑥，可能会导致正常的大模型变成恶意模型▓。

安恒信息高级副总裁❶、研究院院长王欣向记者解释道⑤，目前④，许多大模型采用无监督式训练⑬，在数据语料治理过程中⑮，可能存在一些“脏数据”⑥，这些数据可能被恶意利用❶。为了安全起见③，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑯，但这种对齐很容易被突破⑯。通过简单的方式❷，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⑪。

袁明坤向记者表示⑮，如果AI系统被攻击者入侵⑫，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改①，给企业带来巨大的损失▓。因此⑧，保障AI系统的安全⑪，防止其被恶意利用⑫，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑬。

AI重塑网络安全⑩、安全产业正进入AI定义时代⑧，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑲。“在这一过程中⑪，需要运用智能手段来约束智能⑧，只能采用AI安全的方式⑤，即通过智能治理智能⑮，以大模型治理大模型②。”刘博向记者表示▓。

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⑨。在新品发布会上❶，恒脑进化至3.0版本⑥，在泛连接⑭、高交互▓、全模态领域实现突破⑮。

范渊认为⑳，AI智能体发展有条件自主⑧、高度自主和完全自主三重境界⑧，当前⑭，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⑳，在未来一年内⑨，AI智能体在安全领域的任务中⑦，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑯。

值得注意的是⑰，AI不仅改变了安全技术①，也重塑了行业商业模式⑲。“过去②，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⑮，许多问题仍依赖人力③，但很多场景如数据分类分级⑱、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑤。”王欣向记者表示⑯。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策④。王欣认为⑲，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作①，如今可以通过智能体得到有效解决⑪。

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⑰，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑰，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果②。

此外⑧，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▓。通过智能体的共建方式⑯，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①，省去了冗余复杂的开发流程①，减少了需求传递过程中的信息衰减⑫。

同时⑦，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⑥。

王欣举例称①，过去⑤，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⑮，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑬，对于厂商来说投入产出比并不划算④。然而通过智能体⑧，这些任务在短短半年内就得以实现⑳。

这种从单纯的交付到共同创作的转变❸，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⑰。