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白恨山 2025-05-14 【国际】 9845 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❷、孤立的技术概念①，而是贯穿网络安全各个领域⑰，AI智能体也已经从实验室走入千家万户④。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示❸，在大模型时代⑮，人们对安全的感知比以往更为强烈⑫。一方面⑤，大模型涉及的数据量庞大且复杂⑭；另一方面⑱，在应用大模型时⑱，往往需要处理大量敏感数据的交互⑭。无论是个人还是企业都对此更加重视⑮。

然而▓，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⑰，传统规则式防护体系在动态化⑰、智能化的新型威胁前逐渐失效⑬。

日前⑩，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⑲，安全与智能密不可分❶，安全的边界决定着智能的发展疆域①，而智能的高度也将重塑安全的维度⑤。

面对新兴挑战⑪，行业正在探索新的防御范式⑤。动态防御③、AI对抗AI⑳、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑭。然而⑳，技术只是解决方案的一部分⑳。标准体系的缺失❸、跨厂商协作的障碍⑪、法律伦理的模糊地带⑫，都是需要全社会共同应对的课题⑧。

安全挑战加剧❷、大模型技术加速向金融⑨、政务❸、企业等领域应用⑱，多种安全风险相互交织❷、叠加放大▓。安恒信息首席安全官❷、高级副总裁袁明坤向记者表示⑱，近两年来❷，无论是攻击的数量还是强度都有所增加❷。

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⑪、智能化攻击时显得力不从心❸。数据泄露⑳、模型滥用⑱、协议漏洞等问题层出不穷⑥，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑯。

一方面▓，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长⑭。

袁明坤向记者表示❶，勒索病毒编写③、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增②。在过去②，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑦，但如今⑧，借助AI⑭，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⑤。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑮，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大❸。

在网络安全的对抗过程中⑨，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②，而借助大模型的推理能力⑥，攻击者可以更加高效地进行攻击②。

袁明坤表示❷，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▓，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⑭。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❶。

另一方面⑧，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑩。目前②，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑦，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⑳、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⑮。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑤。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键⑫，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准②，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建⑯，但在安全体系设计上存在阶段性不足⑦。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑱，在认证机制⑨、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⑲。产业界已形成共识③，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑩。”刘博向记者表示⑥。

因此⑮，当MCP与大模型结合使用时①，如果配置不当④，可能会导致正常的大模型变成恶意模型④。

安恒信息高级副总裁②、研究院院长王欣向记者解释道⑤，目前⑪，许多大模型采用无监督式训练⑭，在数据语料治理过程中⑬，可能存在一些“脏数据”②，这些数据可能被恶意利用❷。为了安全起见⑪，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑲，但这种对齐很容易被突破⑰。通过简单的方式❸，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑧，使模型执行恶意操作▓。

袁明坤向记者表示①，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⑮，给企业带来巨大的损失⑭。因此⑰，保障AI系统的安全❷，防止其被恶意利用❸，是未来网络安全领域必须解决的重要课题⑧。

AI重塑网络安全④、安全产业正进入AI定义时代④，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑰。“在这一过程中④，需要运用智能手段来约束智能❶，只能采用AI安全的方式⑧，即通过智能治理智能⑲，以大模型治理大模型⑨。”刘博向记者表示⑧。

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②。在新品发布会上⑪，恒脑进化至3.0版本❶，在泛连接②、高交互❷、全模态领域实现突破⑩。

范渊认为⑮，AI智能体发展有条件自主⑥、高度自主和完全自主三重境界⑰，当前⑲，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❶，在未来一年内①，AI智能体在安全领域的任务中⑧，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑯。

值得注意的是⑰，AI不仅改变了安全技术⑲，也重塑了行业商业模式⑮。“过去⑰，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑫，软件工程本身存在局限性⑱，许多问题仍依赖人力❸，但很多场景如数据分类分级▓、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决④。”王欣向记者表示⑥。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策❶。王欣认为⑮，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作❶，如今可以通过智能体得到有效解决③。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低▓。这种转变不仅提高了服务效率⑱，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型①，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果⑬。

此外⑧，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▓，开发难度大幅降低⑱，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⑮，省去了冗余复杂的开发流程⑫，减少了需求传递过程中的信息衰减⑭。

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⑮，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑱。

王欣举例称❷，过去❶，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②，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑳，对于厂商来说投入产出比并不划算⑯。然而通过智能体❶，这些任务在短短半年内就得以实现⑨。

这种从单纯的交付到共同创作的转变⑧，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⑭。