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张寒云 2025-05-14 【房产】 7812 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⑪、孤立的技术概念⑩，而是贯穿网络安全各个领域⑨，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑭。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑧，在大模型时代❷，人们对安全的感知比以往更为强烈⑰。一方面③，大模型涉及的数据量庞大且复杂❸；另一方面⑫，在应用大模型时⑨，往往需要处理大量敏感数据的交互⑫。无论是个人还是企业都对此更加重视❶。

然而⑭，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⑮、智能化的新型威胁前逐渐失效⑧。

日前⑤，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑱，安恒信息董事长范渊指出❶，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⑳，而智能的高度也将重塑安全的维度❸。

面对新兴挑战❷，行业正在探索新的防御范式❸。动态防御❶、AI对抗AI⑳、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识▓。然而❶，技术只是解决方案的一部分❸。标准体系的缺失①、跨厂商协作的障碍④、法律伦理的模糊地带⑯，都是需要全社会共同应对的课题⑬。

安全挑战加剧③、大模型技术加速向金融❷、政务❶、企业等领域应用③，多种安全风险相互交织①、叠加放大①。安恒信息首席安全官❷、高级副总裁袁明坤向记者表示⑮，近两年来⑦，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑥。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑤，在面对AI驱动的动态化⑰、智能化攻击时显得力不从心⑭。数据泄露⑪、模型滥用⑤、协议漏洞等问题层出不穷⑤，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑨。

一方面⑥，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑯。

袁明坤向记者表示⑥，勒索病毒编写②、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑦。在过去⑮，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑯，但如今⑰，借助AI▓，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▓。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑧，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑩。

在网络安全的对抗过程中④，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑳。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▓，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⑭。

袁明坤表示⑨，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试❷，找出潜在的漏洞⑫，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❸。这种攻击能力的成倍放大⑲，使得防守方面临着更大的压力❶。

另一方面❸，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来▓。目前④，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中①，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⑯。数据的可见性❸、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⑤。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑳。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键❸，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑦，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建④，但在安全体系设计上存在阶段性不足❷。“MCP协议安全架构存在先天性不足▓，在认证机制②、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑫，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑪。产业界已形成共识④，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❶。

因此⑨，当MCP与大模型结合使用时⑭，如果配置不当❷，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑩。

安恒信息高级副总裁▓、研究院院长王欣向记者解释道④，目前①，许多大模型采用无监督式训练⑦，在数据语料治理过程中⑯，可能存在一些“脏数据”▓，这些数据可能被恶意利用⑥。为了安全起见▓，通用模型厂商通常会进行价值观对齐①，但这种对齐很容易被突破▓。通过简单的方式⑬，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑬，使模型执行恶意操作②。

袁明坤向记者表示③，如果AI系统被攻击者入侵⑧，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑮，给企业带来巨大的损失⑪。因此⑰，保障AI系统的安全②，防止其被恶意利用⑬，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑫。

AI重塑网络安全⑧、安全产业正进入AI定义时代❷，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑨。“在这一过程中❶，需要运用智能手段来约束智能⑫，只能采用AI安全的方式⑩，即通过智能治理智能⑰，以大模型治理大模型⑬。”刘博向记者表示⑱。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑭，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑦。在新品发布会上⑰，恒脑进化至3.0版本⑮，在泛连接⑬、高交互⑫、全模态领域实现突破⑰。

范渊认为⑯，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⑬，当前❶，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务⑧。

王欣预测⑥，在未来一年内⑯，AI智能体在安全领域的任务中⑤，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑤。

值得注意的是⑦，AI不仅改变了安全技术①，也重塑了行业商业模式⑪。“过去⑥，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案▓，软件工程本身存在局限性⑭，许多问题仍依赖人力②，但很多场景如数据分类分级⑮、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑫。”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⑰。王欣认为⑳，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑩，如今可以通过智能体得到有效解决⑥。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑦。这种转变不仅提高了服务效率⑨，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑱，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑳。

此外❸，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⑯。通过智能体的共建方式⑬，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⑭，省去了冗余复杂的开发流程⑬，减少了需求传递过程中的信息衰减⑱。

同时⑩，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⑥，从面向客户交付软件系统转变为共创模式▓。

王欣举例称▓，过去▓，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⑰，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⑳。然而通过智能体❷，这些任务在短短半年内就得以实现④。

这种从单纯的交付到共同创作的转变❸，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求❶，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑳。