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许新蕾 2025-05-14 【房产】 5010 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④、孤立的技术概念⑲，而是贯穿网络安全各个领域①，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑯。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑮，在大模型时代⑨，人们对安全的感知比以往更为强烈⑨。一方面⑤，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑧；另一方面⑩，在应用大模型时▓，往往需要处理大量敏感数据的交互⑲。无论是个人还是企业都对此更加重视⑯。

然而⑤，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❷，传统规则式防护体系在动态化④、智能化的新型威胁前逐渐失效⑨。

日前②，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑰，安恒信息董事长范渊指出⑥，安全与智能密不可分❶，安全的边界决定着智能的发展疆域⑦，而智能的高度也将重塑安全的维度❸。

面对新兴挑战⑲，行业正在探索新的防御范式⑤。动态防御⑪、AI对抗AI①、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识③。然而⑰，技术只是解决方案的一部分⑦。标准体系的缺失⑳、跨厂商协作的障碍④、法律伦理的模糊地带⑥，都是需要全社会共同应对的课题⑩。

安全挑战加剧⑤、大模型技术加速向金融⑯、政务⑤、企业等领域应用③，多种安全风险相互交织⑦、叠加放大②。安恒信息首席安全官⑧、高级副总裁袁明坤向记者表示⑥，近两年来⑰，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑦。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑯，在面对AI驱动的动态化❷、智能化攻击时显得力不从心⑳。数据泄露⑰、模型滥用⑬、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⑮。

一方面❷，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑱。

袁明坤向记者表示⑮，勒索病毒编写⑥、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑬。在过去⑲，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑳，但如今⑦，借助AI⑧，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑫，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❶，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑱。

在网络安全的对抗过程中⑰，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化②。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⑨，而借助大模型的推理能力❶，攻击者可以更加高效地进行攻击❸。

袁明坤表示❶，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①，使得防守方面临着更大的压力②。

另一方面④，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑮。目前⑬，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中❸，其业务的核心部分都依赖于AI④。这就使得AI本身的安全性变得至关重要❷。数据的可见性⑳、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❸。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战③。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键①，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准❸，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建①，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑯。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑥，在认证机制⑫、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑯，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑮。产业界已形成共识⑧，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⑥，当MCP与大模型结合使用时⑰，如果配置不当⑬，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④、研究院院长王欣向记者解释道③，目前⑳，许多大模型采用无监督式训练⑦，在数据语料治理过程中⑫，可能存在一些“脏数据”⑫，这些数据可能被恶意利用④。为了安全起见▓，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑭，但这种对齐很容易被突破①。通过简单的方式⑪，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑪，使模型执行恶意操作②。

袁明坤向记者表示⑭，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⑬，给企业带来巨大的损失⑬。因此⑩，保障AI系统的安全⑰，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⑥。

AI重塑网络安全⑪、安全产业正进入AI定义时代⑤，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑳。“在这一过程中⑪，需要运用智能手段来约束智能⑫，只能采用AI安全的方式③，即通过智能治理智能⑩，以大模型治理大模型⑭。”刘博向记者表示⑭。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系④，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑰。在新品发布会上⑱，恒脑进化至3.0版本▓，在泛连接①、高交互⑤、全模态领域实现突破⑩。

范渊认为❷，AI智能体发展有条件自主❷、高度自主和完全自主三重境界⑱，当前⑤，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务①。

王欣预测❸，在未来一年内②，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⑲。

值得注意的是⑳，AI不仅改变了安全技术▓，也重塑了行业商业模式⑳。“过去⑭，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑳，软件工程本身存在局限性❶，许多问题仍依赖人力⑫，但很多场景如数据分类分级⑬、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决①。”王欣向记者表示▓。

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⑬，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作②，如今可以通过智能体得到有效解决⑲。

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①，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型①，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑨。

此外⑤，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⑬，开发难度大幅降低⑭，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⑨，减少了需求传递过程中的信息衰减▓。

同时④，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⑨，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑲。

王欣举例称⑭，过去⑱，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⑳，对于厂商来说投入产出比并不划算⑥。然而通过智能体⑫，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③，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求▓，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案①。