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张亦瑶 2025-05-14 【游戏】 5297 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⑲、孤立的技术概念①，而是贯穿网络安全各个领域❶，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⑱，在大模型时代⑥，人们对安全的感知比以往更为强烈④。一方面⑲，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑨；另一方面⑧，在应用大模型时❸，往往需要处理大量敏感数据的交互⑮。无论是个人还是企业都对此更加重视❷。

然而❸，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⑯，传统规则式防护体系在动态化⑳、智能化的新型威胁前逐渐失效⑬。

日前①，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑤，安恒信息董事长范渊指出⑯，安全与智能密不可分⑧，安全的边界决定着智能的发展疆域⑧，而智能的高度也将重塑安全的维度⑱。

面对新兴挑战⑦，行业正在探索新的防御范式⑩。动态防御⑦、AI对抗AI⑩、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑥。然而⑭，技术只是解决方案的一部分⑩。标准体系的缺失⑯、跨厂商协作的障碍①、法律伦理的模糊地带④，都是需要全社会共同应对的课题⑦。

安全挑战加剧⑤、大模型技术加速向金融⑲、政务⑨、企业等领域应用⑥，多种安全风险相互交织①、叠加放大⑪。安恒信息首席安全官⑬、高级副总裁袁明坤向记者表示⑰，近两年来⑩，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑬。

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❶。数据泄露⑨、模型滥用⑱、协议漏洞等问题层出不穷⑮，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑩。

一方面⑩，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长②。

袁明坤向记者表示⑮，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⑬。在过去⑭，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑤，但如今❷，借助AI⑭，即使是那些原本不具备高超编程能力的人❸，也能够制造出勒索病毒❸。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑳，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③，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③，而借助大模型的推理能力⑦，攻击者可以更加高效地进行攻击⑲。

袁明坤表示⑬，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试▓，找出潜在的漏洞❶，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⑰。这种攻击能力的成倍放大④，使得防守方面临着更大的压力⑱。

另一方面⑩，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑬。目前▓，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑰，其业务的核心部分都依赖于AI⑥。这就使得AI本身的安全性变得至关重要④。数据的可见性②、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⑧。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战①。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑥，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑫，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑫，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑬。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑥，在认证机制③、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④。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⑨。”刘博向记者表示⑰。

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

安恒信息高级副总裁⑱、研究院院长王欣向记者解释道③，目前❶，许多大模型采用无监督式训练⑰，在数据语料治理过程中⑤，可能存在一些“脏数据”⑰，这些数据可能被恶意利用⑳。为了安全起见❶，通用模型厂商通常会进行价值观对齐❶，但这种对齐很容易被突破⑰。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⑱，使模型执行恶意操作②。

袁明坤向记者表示❸，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⑫，给企业带来巨大的损失⑤。因此⑩，保障AI系统的安全❷，防止其被恶意利用④，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑨。

AI重塑网络安全⑬、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”⑨。“在这一过程中⑩，需要运用智能手段来约束智能⑲，只能采用AI安全的方式⑦，即通过智能治理智能⑧，以大模型治理大模型③。”刘博向记者表示⑫。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑮，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⑬，恒脑进化至3.0版本⑲，在泛连接▓、高交互⑧、全模态领域实现突破⑩。

范渊认为⑬，AI智能体发展有条件自主⑯、高度自主和完全自主三重境界⑤，当前④，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▓，在未来一年内▓，AI智能体在安全领域的任务中❶，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑰。

值得注意的是⑲，AI不仅改变了安全技术⑪，也重塑了行业商业模式⑧。“过去⑯，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案②，软件工程本身存在局限性⑯，许多问题仍依赖人力⑰，但很多场景如数据分类分级⑫、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⑰。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策❸。王欣认为❷，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑮，如今可以通过智能体得到有效解决②。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑱。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▓，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果③。

此外❶，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⑮。通过智能体的共建方式⑳，开发难度大幅降低⑩，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⑰，省去了冗余复杂的开发流程②，减少了需求传递过程中的信息衰减⑱。

同时⑪，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⑤，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑤。

王欣举例称⑰，过去⑲，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⑭，因为这些需求只符合特定客户的当前场景❸，对于厂商来说投入产出比并不划算⑩。然而通过智能体⑪，这些任务在短短半年内就得以实现⑭。

这种从单纯的交付到共同创作的转变①，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑮，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑪。