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姜曼荷 2025-05-14 【科技】 2288 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⑬、孤立的技术概念⑨，而是贯穿网络安全各个领域⑭，AI智能体也已经从实验室走入千家万户⑳。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑨，在大模型时代❷，人们对安全的感知比以往更为强烈▓。一方面⑧，大模型涉及的数据量庞大且复杂④；另一方面⑤，在应用大模型时⑬，往往需要处理大量敏感数据的交互①。无论是个人还是企业都对此更加重视⑥。

然而⑬，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⑩，传统规则式防护体系在动态化⑭、智能化的新型威胁前逐渐失效⑪。

日前⑦，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑬，安恒信息董事长范渊指出⑩，安全与智能密不可分⑫，安全的边界决定着智能的发展疆域②，而智能的高度也将重塑安全的维度⑤。

面对新兴挑战⑩，行业正在探索新的防御范式❶。动态防御⑰、AI对抗AI⑭、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑨。然而⑲，技术只是解决方案的一部分⑧。标准体系的缺失⑥、跨厂商协作的障碍⑰、法律伦理的模糊地带⑱，都是需要全社会共同应对的课题⑳。

安全挑战加剧③、大模型技术加速向金融❷、政务⑧、企业等领域应用❷，多种安全风险相互交织❶、叠加放大⑧。安恒信息首席安全官③、高级副总裁袁明坤向记者表示②，近两年来⑨，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑫。

传统基于规则和特征匹配的防御体系▓，在面对AI驱动的动态化⑳、智能化攻击时显得力不从心⑳。数据泄露③、模型滥用⑯、协议漏洞等问题层出不穷⑳，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑪。

一方面③，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑪。

袁明坤向记者表示⑭，勒索病毒编写⑳、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增❸。在过去①，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑱，但如今▓，借助AI⑧，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑮，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⑪，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑥。

在网络安全的对抗过程中❷，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑲。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⑰，攻击者可以更加高效地进行攻击❶。

袁明坤表示⑧，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑪，找出潜在的漏洞❷，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▓。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⑧。

另一方面⑫，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来❸。目前④，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中❶，其业务的核心部分都依赖于AI⑫。这就使得AI本身的安全性变得至关重要③。数据的可见性⑰、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⑩。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑪。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⑯，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⑲。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑨，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⑤，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⑮，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷②。”刘博向记者表示⑮。

因此①，当MCP与大模型结合使用时⑬，如果配置不当❸，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑦。

安恒信息高级副总裁▓、研究院院长王欣向记者解释道⑥，目前⑦，许多大模型采用无监督式训练❶，在数据语料治理过程中⑤，可能存在一些“脏数据”⑥，这些数据可能被恶意利用⑬。为了安全起见⑪，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❶。通过简单的方式⑥，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系②，使模型执行恶意操作⑰。

袁明坤向记者表示⑬，如果AI系统被攻击者入侵⑰，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑥，给企业带来巨大的损失⑱。因此⑳，保障AI系统的安全④，防止其被恶意利用①，是未来网络安全领域必须解决的重要课题①。

AI重塑网络安全❸、安全产业正进入AI定义时代⑪，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑩。“在这一过程中⑩，需要运用智能手段来约束智能⑯，只能采用AI安全的方式▓，即通过智能治理智能⑭，以大模型治理大模型⑪。”刘博向记者表示⑳。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑪，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表❸。在新品发布会上▓，恒脑进化至3.0版本⑭，在泛连接⑫、高交互⑲、全模态领域实现突破⑭。

范渊认为⑨，AI智能体发展有条件自主⑮、高度自主和完全自主三重境界⑤，当前⑮，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务❷。

王欣预测②，在未来一年内▓，AI智能体在安全领域的任务中①，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑲。

值得注意的是⑱，AI不仅改变了安全技术①，也重塑了行业商业模式⑲。“过去③，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑰，软件工程本身存在局限性❶，许多问题仍依赖人力④，但很多场景如数据分类分级④、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑩。”王欣向记者表示⑤。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑱。王欣认为⑯，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑧，如今可以通过智能体得到有效解决⑭。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低②。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⑮，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑥。

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❸。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⑪，省去了冗余复杂的开发流程⑭，减少了需求传递过程中的信息衰减❸。

同时❷，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①，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑪。

王欣举例称⑮，过去①，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⑧，对于厂商来说投入产出比并不划算⑦。然而通过智能体③，这些任务在短短半年内就得以实现⑯。

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❸，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑲。