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姜书雪 2025-05-14 【足球】 4825 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⑫、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③。

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⑮。一方面⑯，大模型涉及的数据量庞大且复杂❸；另一方面⑤，在应用大模型时⑨，往往需要处理大量敏感数据的交互⑯。无论是个人还是企业都对此更加重视⑥。

然而③，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⑫、智能化的新型威胁前逐渐失效④。

日前③，在2025中国数谷·西湖论剑大会上③，安恒信息董事长范渊指出⑫，安全与智能密不可分⑮，安全的边界决定着智能的发展疆域⑲，而智能的高度也将重塑安全的维度▓。

面对新兴挑战⑨，行业正在探索新的防御范式⑲。动态防御⑯、AI对抗AI⑰、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑲。然而⑥，技术只是解决方案的一部分❸。标准体系的缺失⑬、跨厂商协作的障碍❷、法律伦理的模糊地带▓，都是需要全社会共同应对的课题②。

安全挑战加剧②、大模型技术加速向金融⑭、政务③、企业等领域应用④，多种安全风险相互交织⑱、叠加放大❸。安恒信息首席安全官⑮、高级副总裁袁明坤向记者表示⑥，近两年来⑦，无论是攻击的数量还是强度都有所增加②。

传统基于规则和特征匹配的防御体系①，在面对AI驱动的动态化⑱、智能化攻击时显得力不从心⑲。数据泄露④、模型滥用⑭、协议漏洞等问题层出不穷③，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⑬，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⑧，勒索病毒编写①、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增④。在过去⑮，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛❷，但如今⑲，借助AI③，即使是那些原本不具备高超编程能力的人❶，也能够制造出勒索病毒⑲。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑫，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大④。

在网络安全的对抗过程中⑨，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑬。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③，而借助大模型的推理能力⑱，攻击者可以更加高效地进行攻击⑱。

袁明坤表示⑫，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑦，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①。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④。

另一方面❷，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来❶。目前②，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中②，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⑦。数据的可见性⑭、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⑱。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战❶。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑳，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⑬，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑨。“MCP协议安全架构存在先天性不足②，在认证机制⑮、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域③，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑨。产业界已形成共识⑱，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑰。”刘博向记者表示❶。

因此③，当MCP与大模型结合使用时❷，如果配置不当⑨，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑰。

安恒信息高级副总裁⑮、研究院院长王欣向记者解释道⑤，目前⑰，许多大模型采用无监督式训练⑳，在数据语料治理过程中⑥，可能存在一些“脏数据”⑮，这些数据可能被恶意利用❷。为了安全起见③，通用模型厂商通常会进行价值观对齐❷，但这种对齐很容易被突破❶。通过简单的方式⑯，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系①，使模型执行恶意操作⑬。

袁明坤向记者表示④，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⑦，给企业带来巨大的损失④。因此⑦，保障AI系统的安全①，防止其被恶意利用⑰，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑱。

AI重塑网络安全⑭、安全产业正进入AI定义时代⑳，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑱。“在这一过程中⑫，需要运用智能手段来约束智能⑱，只能采用AI安全的方式❶，即通过智能治理智能⑰，以大模型治理大模型⑳。”刘博向记者表示①。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系②，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑧。在新品发布会上❸，恒脑进化至3.0版本⑧，在泛连接⑲、高交互❶、全模态领域实现突破⑫。

范渊认为⑥，AI智能体发展有条件自主⑦、高度自主和完全自主三重境界⑰，当前⑯，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务⑫。

王欣预测①，在未来一年内⑫，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❶。

值得注意的是⑥，AI不仅改变了安全技术❷，也重塑了行业商业模式⑲。“过去❸，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案❶，软件工程本身存在局限性④，许多问题仍依赖人力⑰，但很多场景如数据分类分级❸、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑳。”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②。王欣认为⑪，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作❸，如今可以通过智能体得到有效解决⑮。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低①。这种转变不仅提高了服务效率⑭，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑪，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑪。

此外④，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③。通过智能体的共建方式⑩，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⑪，省去了冗余复杂的开发流程⑦，减少了需求传递过程中的信息衰减❶。

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⑧，过去④，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⑥，因为这些需求只符合特定客户的当前场景❷，对于厂商来说投入产出比并不划算⑱。然而通过智能体⑩，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⑦，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑨，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案②。