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蔡涵菡 2025-05-14 【军事】 6925 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⑮、孤立的技术概念⑩，而是贯穿网络安全各个领域⑳，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑱。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑲，在大模型时代⑧，人们对安全的感知比以往更为强烈⑰。一方面④，大模型涉及的数据量庞大且复杂④；另一方面⑫，在应用大模型时⑳，往往需要处理大量敏感数据的交互⑥。无论是个人还是企业都对此更加重视⑰。

然而④，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⑩，传统规则式防护体系在动态化②、智能化的新型威胁前逐渐失效⑳。

日前❶，在2025中国数谷·西湖论剑大会上❸，安恒信息董事长范渊指出⑯，安全与智能密不可分⑯，安全的边界决定着智能的发展疆域⑫，而智能的高度也将重塑安全的维度⑪。

面对新兴挑战▓，行业正在探索新的防御范式❸。动态防御⑧、AI对抗AI❸、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑩。然而❷，技术只是解决方案的一部分⑲。标准体系的缺失⑧、跨厂商协作的障碍⑯、法律伦理的模糊地带②，都是需要全社会共同应对的课题⑪。

安全挑战加剧③、大模型技术加速向金融②、政务⑦、企业等领域应用①，多种安全风险相互交织⑲、叠加放大①。安恒信息首席安全官❶、高级副总裁袁明坤向记者表示▓，近两年来⑱，无论是攻击的数量还是强度都有所增加❶。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑳，在面对AI驱动的动态化⑬、智能化攻击时显得力不从心⑤。数据泄露⑱、模型滥用⑭、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⑨。

一方面⑬，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑪。

袁明坤向记者表示⑳，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❸，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛③，但如今⑥，借助AI⑬，即使是那些原本不具备高超编程能力的人④，也能够制造出勒索病毒⑦。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑯，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大③。

在网络安全的对抗过程中⑭，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化❷。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⑥，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⑩，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑯，找出潜在的漏洞⑭，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⑭。这种攻击能力的成倍放大⑲，使得防守方面临着更大的压力⑨。

另一方面❶，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑫。目前⑥，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中④，其业务的核心部分都依赖于AI⑫。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑯。数据的可见性⑬、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②。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑩。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键▓，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❸，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑳。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑮，在认证机制⑥、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑱，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⑨，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑦。”刘博向记者表示⑪。

因此⑪，当MCP与大模型结合使用时⑦，如果配置不当①，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑬。

安恒信息高级副总裁⑦、研究院院长王欣向记者解释道❶，目前⑦，许多大模型采用无监督式训练④，在数据语料治理过程中⑨，可能存在一些“脏数据”⑬，这些数据可能被恶意利用❷。为了安全起见⑭，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑤，但这种对齐很容易被突破①。通过简单的方式⑦，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑨，使模型执行恶意操作⑤。

袁明坤向记者表示⑨，如果AI系统被攻击者入侵⑲，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③。因此⑪，保障AI系统的安全⑪，防止其被恶意利用▓，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑪。

AI重塑网络安全⑥、安全产业正进入AI定义时代▓，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑮。“在这一过程中▓，需要运用智能手段来约束智能⑪，只能采用AI安全的方式⑮，即通过智能治理智能⑭，以大模型治理大模型⑮。”刘博向记者表示⑲。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑦，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①，恒脑进化至3.0版本❷，在泛连接③、高交互▓、全模态领域实现突破⑱。

范渊认为⑰，AI智能体发展有条件自主②、高度自主和完全自主三重境界❸，当前⑧，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务③。

王欣预测②，在未来一年内⑬，AI智能体在安全领域的任务中④，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑲。

值得注意的是⑰，AI不仅改变了安全技术②，也重塑了行业商业模式⑯。“过去⑩，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑭，软件工程本身存在局限性❷，许多问题仍依赖人力❷，但很多场景如数据分类分级❶、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑩。”王欣向记者表示❸。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑧。王欣认为⑨，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑱，如今可以通过智能体得到有效解决④。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑬。这种转变不仅提高了服务效率⑦，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑫，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑲。

此外⑦，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⑱，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⑫，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⑬。

同时⑲，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⑲，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑩。

王欣举例称⑰，过去⑰，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⑭，对于厂商来说投入产出比并不划算⑥。然而通过智能体①，这些任务在短短半年内就得以实现⑫。

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⑫，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案❸。