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徐幻珊 2025-05-14 【科技】 4266 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⑧、孤立的技术概念▓，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⑳。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑰，在大模型时代⑳，人们对安全的感知比以往更为强烈⑬。一方面⑧，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑰；另一方面⑥，在应用大模型时❷，往往需要处理大量敏感数据的交互⑧。无论是个人还是企业都对此更加重视❶。

然而①，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▓，传统规则式防护体系在动态化❶、智能化的新型威胁前逐渐失效⑥。

日前②，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑨，安恒信息董事长范渊指出⑱，安全与智能密不可分⑳，安全的边界决定着智能的发展疆域▓，而智能的高度也将重塑安全的维度⑱。

面对新兴挑战⑥，行业正在探索新的防御范式⑨。动态防御⑰、AI对抗AI⑧、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑮。然而⑩，技术只是解决方案的一部分⑨。标准体系的缺失④、跨厂商协作的障碍⑪、法律伦理的模糊地带⑨，都是需要全社会共同应对的课题⑯。

安全挑战加剧⑪、大模型技术加速向金融②、政务⑫、企业等领域应用⑤，多种安全风险相互交织⑥、叠加放大⑥。安恒信息首席安全官⑬、高级副总裁袁明坤向记者表示④，近两年来⑮，无论是攻击的数量还是强度都有所增加▓。

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⑱、智能化攻击时显得力不从心⑬。数据泄露⑫、模型滥用▓、协议漏洞等问题层出不穷⑬，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④，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❸，勒索病毒编写❶、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑧。在过去⑰，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑥，但如今❷，借助AI②，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑲，也能够制造出勒索病毒①。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑤，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑮。

在网络安全的对抗过程中❶，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化❸。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⑬，而借助大模型的推理能力⑭，攻击者可以更加高效地进行攻击⑤。

袁明坤表示③，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试③，找出潜在的漏洞⑨，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⑥。这种攻击能力的成倍放大❷，使得防守方面临着更大的压力⑨。

另一方面⑰，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑧。目前⑯，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑭，其业务的核心部分都依赖于AI⑮。这就使得AI本身的安全性变得至关重要▓。数据的可见性❷、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⑳。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑥。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑪，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑬，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑰，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⑰，在认证机制⑩、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⑨。产业界已形成共识⑤，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑮。”刘博向记者表示⑰。

因此⑳，当MCP与大模型结合使用时⑧，如果配置不当①，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❶、研究院院长王欣向记者解释道⑱，目前③，许多大模型采用无监督式训练❸，在数据语料治理过程中⑭，可能存在一些“脏数据”③，这些数据可能被恶意利用⑨。为了安全起见⑯，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑬，但这种对齐很容易被突破⑤。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⑦，使模型执行恶意操作❶。

袁明坤向记者表示⑳，如果AI系统被攻击者入侵⑲，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑪，给企业带来巨大的损失▓。因此③，保障AI系统的安全❷，防止其被恶意利用⑪，是未来网络安全领域必须解决的重要课题❸。

AI重塑网络安全❷、安全产业正进入AI定义时代③，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑳。“在这一过程中⑫，需要运用智能手段来约束智能⑪，只能采用AI安全的方式①，即通过智能治理智能①，以大模型治理大模型⑪。”刘博向记者表示⑰。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑬，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表③。在新品发布会上⑲，恒脑进化至3.0版本⑰，在泛连接⑦、高交互⑳、全模态领域实现突破⑦。

范渊认为①，AI智能体发展有条件自主②、高度自主和完全自主三重境界②，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⑩。

王欣预测⑥，在未来一年内⑪，AI智能体在安全领域的任务中▓，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑥。

值得注意的是❷，AI不仅改变了安全技术⑫，也重塑了行业商业模式⑲。“过去⑱，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑲，软件工程本身存在局限性⑥，许多问题仍依赖人力⑳，但很多场景如数据分类分级⑬、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决❶。”王欣向记者表示①。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑥。王欣认为⑧，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⑥。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑪。这种转变不仅提高了服务效率⑦，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑪，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑱。

此外⑥，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❶。通过智能体的共建方式⑬，开发难度大幅降低⑯，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②，省去了冗余复杂的开发流程⑳，减少了需求传递过程中的信息衰减❸。

同时⑧，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③，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑩。

王欣举例称④，过去⑪，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❶，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑨，对于厂商来说投入产出比并不划算①。然而通过智能体⑳，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②，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑩，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑱。