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白冰兰 2025-05-14 【国内】 6011 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⑨，而是贯穿网络安全各个领域⑧，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⑯，在大模型时代❷，人们对安全的感知比以往更为强烈⑥。一方面⑦，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑩；另一方面⑤，在应用大模型时⑲，往往需要处理大量敏感数据的交互⑱。无论是个人还是企业都对此更加重视⑧。

然而⑯，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⑯、智能化的新型威胁前逐渐失效⑱。

日前⑥，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑥，安恒信息董事长范渊指出⑨，安全与智能密不可分⑪，安全的边界决定着智能的发展疆域⑨，而智能的高度也将重塑安全的维度⑳。

面对新兴挑战⑨，行业正在探索新的防御范式⑱。动态防御⑧、AI对抗AI①、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑩。然而⑮，技术只是解决方案的一部分⑪。标准体系的缺失⑮、跨厂商协作的障碍⑰、法律伦理的模糊地带❶，都是需要全社会共同应对的课题⑧。

安全挑战加剧⑬、大模型技术加速向金融⑫、政务⑭、企业等领域应用⑦，多种安全风险相互交织②、叠加放大⑭。安恒信息首席安全官⑥、高级副总裁袁明坤向记者表示⑮，近两年来⑳，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑮。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑨，在面对AI驱动的动态化⑲、智能化攻击时显得力不从心⑭。数据泄露⑤、模型滥用①、协议漏洞等问题层出不穷④，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑲。

一方面⑤，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑱。

袁明坤向记者表示⑥，勒索病毒编写⑦、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑧。在过去⑧，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛②，但如今⑬，借助AI▓，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑩，也能够制造出勒索病毒⑪。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁❸，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大▓。

在网络安全的对抗过程中▓，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑫。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②。

袁明坤表示⑰，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试②，找出潜在的漏洞⑦，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⑤。这种攻击能力的成倍放大⑰，使得防守方面临着更大的压力⑥。

另一方面❷，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑲。目前③，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑭，其业务的核心部分都依赖于AI②。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⑭。

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⑰，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑭，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建❷，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❶，在认证机制⑱、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域②，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑬。产业界已形成共识①，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑥。”刘博向记者表示⑧。

因此⑥，当MCP与大模型结合使用时⑱，如果配置不当⑥，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑮。

安恒信息高级副总裁③、研究院院长王欣向记者解释道⑩，目前⑦，许多大模型采用无监督式训练⑤，在数据语料治理过程中❶，可能存在一些“脏数据”①，这些数据可能被恶意利用①。为了安全起见⑲，通用模型厂商通常会进行价值观对齐④，但这种对齐很容易被突破⑰。通过简单的方式⑪，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑥，使模型执行恶意操作⑦。

袁明坤向记者表示⑨，如果AI系统被攻击者入侵⑨，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改❸，给企业带来巨大的损失②。因此④，保障AI系统的安全⑦，防止其被恶意利用⑨，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑭。

AI重塑网络安全⑲、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”③。“在这一过程中⑫，需要运用智能手段来约束智能⑫，只能采用AI安全的方式①，即通过智能治理智能⑯，以大模型治理大模型⑪。”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❶，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑮。在新品发布会上⑥，恒脑进化至3.0版本⑬，在泛连接❸、高交互⑥、全模态领域实现突破⑬。

范渊认为⑱，AI智能体发展有条件自主④、高度自主和完全自主三重境界⑳，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⑲。

王欣预测②，在未来一年内⑮，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⑥。

值得注意的是⑨，AI不仅改变了安全技术①，也重塑了行业商业模式⑨。“过去⑳，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⑬，许多问题仍依赖人力⑱，但很多场景如数据分类分级③、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑯。”王欣向记者表示②。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑤。王欣认为⑦，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作①，如今可以通过智能体得到有效解决①。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低①。这种转变不仅提高了服务效率⑥，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑦，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果❸。

此外⑪，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⑫，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⑫，省去了冗余复杂的开发流程❶，减少了需求传递过程中的信息衰减⑳。

同时⑨，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⑲。

王欣举例称⑫，过去⑯，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⑧，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑫，对于厂商来说投入产出比并不划算⑤。然而通过智能体⑤，这些任务在短短半年内就得以实现❷。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑱，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑰，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑳。