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魏涵雁 2025-05-14 【篮球】 2556 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⑥、孤立的技术概念⑯，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⑥。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示①，在大模型时代⑩，人们对安全的感知比以往更为强烈⑳。一方面⑨，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑥；另一方面❷，在应用大模型时⑥，往往需要处理大量敏感数据的交互⑭。无论是个人还是企业都对此更加重视❶。

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⑱，传统规则式防护体系在动态化❷、智能化的新型威胁前逐渐失效⑮。

日前❶，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑯，安恒信息董事长范渊指出⑳，安全与智能密不可分④，安全的边界决定着智能的发展疆域⑳，而智能的高度也将重塑安全的维度⑲。

面对新兴挑战⑥，行业正在探索新的防御范式⑧。动态防御⑱、AI对抗AI⑰、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑫。然而⑧，技术只是解决方案的一部分⑭。标准体系的缺失①、跨厂商协作的障碍⑤、法律伦理的模糊地带⑦，都是需要全社会共同应对的课题⑲。

安全挑战加剧⑫、大模型技术加速向金融❷、政务⑩、企业等领域应用⑲，多种安全风险相互交织▓、叠加放大②。安恒信息首席安全官⑲、高级副总裁袁明坤向记者表示⑳，近两年来⑩，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①，在面对AI驱动的动态化⑥、智能化攻击时显得力不从心⑤。数据泄露❶、模型滥用⑮、协议漏洞等问题层出不穷⑰，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑬。

一方面⑯，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长④。

袁明坤向记者表示⑩，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⑭。在过去⑬，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑧，但如今❶，借助AI⑳，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⑨。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⑮。

在网络安全的对抗过程中⑯，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化③。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④，而借助大模型的推理能力④，攻击者可以更加高效地进行攻击▓。

袁明坤表示⑥，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑧，找出潜在的漏洞⑯，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⑧。这种攻击能力的成倍放大⑤，使得防守方面临着更大的压力④。

另一方面⑨，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来▓。目前⑦，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑲，其业务的核心部分都依赖于AI⑮。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑮。数据的可见性⑦、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⑪。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战▓。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⑧，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③。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑮，在认证机制⑭、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⑮。产业界已形成共识⑲，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑯。”刘博向记者表示⑳。

因此⑯，当MCP与大模型结合使用时⑪，如果配置不当②，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑲。

安恒信息高级副总裁⑯、研究院院长王欣向记者解释道⑭，目前⑰，许多大模型采用无监督式训练①，在数据语料治理过程中⑫，可能存在一些“脏数据”⑱，这些数据可能被恶意利用▓。为了安全起见④，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑩，但这种对齐很容易被突破⑮。通过简单的方式▓，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑦，使模型执行恶意操作❷。

袁明坤向记者表示⑬，如果AI系统被攻击者入侵④，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改▓，给企业带来巨大的损失⑦。因此⑧，保障AI系统的安全⑥，防止其被恶意利用⑧，是未来网络安全领域必须解决的重要课题③。

AI重塑网络安全⑮、安全产业正进入AI定义时代⑦，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑮。“在这一过程中⑰，需要运用智能手段来约束智能①，只能采用AI安全的方式⑮，即通过智能治理智能①，以大模型治理大模型⑫。”刘博向记者表示⑩。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑫，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表④。在新品发布会上⑦，恒脑进化至3.0版本⑤，在泛连接⑲、高交互⑰、全模态领域实现突破③。

范渊认为⑲，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⑬，当前⑥，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务②。

王欣预测②，在未来一年内⑯，AI智能体在安全领域的任务中⑫，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑪。

值得注意的是⑤，AI不仅改变了安全技术❷，也重塑了行业商业模式⑱。“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⑮，软件工程本身存在局限性⑰，许多问题仍依赖人力⑬，但很多场景如数据分类分级⑲、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❷。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策▓。王欣认为⑧，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑳，如今可以通过智能体得到有效解决⑬。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低❷。这种转变不仅提高了服务效率②，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型❷，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑯。

此外⑬，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⑳。通过智能体的共建方式⑧，开发难度大幅降低④，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⑦，减少了需求传递过程中的信息衰减⑦。

同时⑳，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⑪。

王欣举例称❸，过去⑧，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❶，对于厂商来说投入产出比并不划算⑮。然而通过智能体⑯，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⑮，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑥，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑨。