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熊雨寒 2025-05-14 【中国足球】 7843 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❷、孤立的技术概念⑪，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❷，在大模型时代❶，人们对安全的感知比以往更为强烈⑨。一方面⑨，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑱；另一方面①，在应用大模型时⑦，往往需要处理大量敏感数据的交互③。无论是个人还是企业都对此更加重视⑦。

然而⑳，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⑰、智能化的新型威胁前逐渐失效⑮。

日前⑪，在2025中国数谷·西湖论剑大会上②，安恒信息董事长范渊指出⑩，安全与智能密不可分▓，安全的边界决定着智能的发展疆域⑩，而智能的高度也将重塑安全的维度⑩。

面对新兴挑战④，行业正在探索新的防御范式⑭。动态防御③、AI对抗AI④、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑮。然而⑰，技术只是解决方案的一部分⑰。标准体系的缺失▓、跨厂商协作的障碍⑭、法律伦理的模糊地带⑳，都是需要全社会共同应对的课题⑲。

安全挑战加剧⑳、大模型技术加速向金融⑭、政务⑫、企业等领域应用④，多种安全风险相互交织⑬、叠加放大❶。安恒信息首席安全官④、高级副总裁袁明坤向记者表示⑩，近两年来❷，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑤。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑪，在面对AI驱动的动态化②、智能化攻击时显得力不从心⑰。数据泄露▓、模型滥用②、协议漏洞等问题层出不穷▓，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑧。

一方面⑭，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长❸。

袁明坤向记者表示⑤，勒索病毒编写⑪、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑬。在过去⑱，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑱，但如今⑥，借助AI①，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑥，也能够制造出勒索病毒▓。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑦，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大②。

在网络安全的对抗过程中⑱，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑤。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⑩，而借助大模型的推理能力⑥，攻击者可以更加高效地进行攻击⑭。

袁明坤表示③，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试④，找出潜在的漏洞⑥，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②。这种攻击能力的成倍放大⑬，使得防守方面临着更大的压力⑫。

另一方面④，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来❸。目前⑱，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中④，其业务的核心部分都依赖于AI①。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑲。数据的可见性▓、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⑫。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战②。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⑲，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建❶，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑥。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑩，在认证机制⑯、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑩，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案❷。产业界已形成共识⑬，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑭。”刘博向记者表示⑥。

因此⑧，当MCP与大模型结合使用时⑭，如果配置不当⑥，可能会导致正常的大模型变成恶意模型③。

安恒信息高级副总裁⑱、研究院院长王欣向记者解释道⑰，目前③，许多大模型采用无监督式训练⑬，在数据语料治理过程中⑪，可能存在一些“脏数据”⑮，这些数据可能被恶意利用❸。为了安全起见❶，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑮，但这种对齐很容易被突破⑧。通过简单的方式⑳，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑯，使模型执行恶意操作⑫。

袁明坤向记者表示⑰，如果AI系统被攻击者入侵③，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑨，给企业带来巨大的损失⑤。因此⑦，保障AI系统的安全⑭，防止其被恶意利用⑥，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑳。

AI重塑网络安全⑧、安全产业正进入AI定义时代⑭，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”①。“在这一过程中③，需要运用智能手段来约束智能④，只能采用AI安全的方式⑬，即通过智能治理智能⑪，以大模型治理大模型❷。”刘博向记者表示⑯。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系③，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑲。在新品发布会上⑲，恒脑进化至3.0版本④，在泛连接❸、高交互⑭、全模态领域实现突破⑪。

范渊认为⑫，AI智能体发展有条件自主⑫、高度自主和完全自主三重境界⑭，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⑥。

王欣预测❸，在未来一年内⑪，AI智能体在安全领域的任务中⑬，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展❸。

值得注意的是⑳，AI不仅改变了安全技术⑩，也重塑了行业商业模式⑳。“过去❷，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⑫，许多问题仍依赖人力②，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③。”王欣向记者表示⑳。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策❶。王欣认为⑯，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑥，如今可以通过智能体得到有效解决▓。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑥。这种转变不仅提高了服务效率⑲，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②。

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②。通过智能体的共建方式①，开发难度大幅降低⑤，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⑰，减少了需求传递过程中的信息衰减❶。

同时⑮，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❶，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑥。

王欣举例称⑰，过去⑦，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⑨，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑯，对于厂商来说投入产出比并不划算⑪。然而通过智能体⑲，这些任务在短短半年内就得以实现⑲。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑪，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求❷，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑬。