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万碧菡 2025-05-14 【国际】 0168 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⑰，而是贯穿网络安全各个领域⑮，AI智能体也已经从实验室走入千家万户③。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑭，在大模型时代⑯，人们对安全的感知比以往更为强烈⑩。一方面⑨，大模型涉及的数据量庞大且复杂❷；另一方面①，在应用大模型时⑲，往往需要处理大量敏感数据的交互❸。无论是个人还是企业都对此更加重视⑨。

然而⑲，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⑭、智能化的新型威胁前逐渐失效⑱。

日前⑲，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑭，安恒信息董事长范渊指出⑱，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⑨，而智能的高度也将重塑安全的维度▓。

面对新兴挑战❸，行业正在探索新的防御范式⑮。动态防御⑫、AI对抗AI①、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识⑩。然而❷，技术只是解决方案的一部分②。标准体系的缺失❷、跨厂商协作的障碍⑱、法律伦理的模糊地带⑩，都是需要全社会共同应对的课题⑨。

安全挑战加剧❶、大模型技术加速向金融⑦、政务⑯、企业等领域应用⑲，多种安全风险相互交织⑤、叠加放大⑫。安恒信息首席安全官④、高级副总裁袁明坤向记者表示▓，近两年来⑲，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑭。

传统基于规则和特征匹配的防御体系①，在面对AI驱动的动态化⑬、智能化攻击时显得力不从心④。数据泄露❸、模型滥用⑲、协议漏洞等问题层出不穷⑯，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⑧，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长▓。

袁明坤向记者表示⑦，勒索病毒编写④、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑭。在过去⑯，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑱，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⑩，也能够制造出勒索病毒⑮。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁❷，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⑯，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化❷。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⑮，而借助大模型的推理能力⑫，攻击者可以更加高效地进行攻击⑦。

袁明坤表示⑬，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试⑮，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⑩。这种攻击能力的成倍放大③，使得防守方面临着更大的压力⑯。

另一方面❷，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑪。目前②，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中⑬，其业务的核心部分都依赖于AI⑧。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑨。数据的可见性⑮、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❷。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⑤，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建③，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④，在认证机制⑧、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑲，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑦。产业界已形成共识⑨，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑭。”刘博向记者表示▓。

因此⑮，当MCP与大模型结合使用时⑭，如果配置不当▓，可能会导致正常的大模型变成恶意模型⑤。

安恒信息高级副总裁❸、研究院院长王欣向记者解释道❸，目前⑰，许多大模型采用无监督式训练⑤，在数据语料治理过程中❷，可能存在一些“脏数据”②，这些数据可能被恶意利用⑫。为了安全起见⑮，通用模型厂商通常会进行价值观对齐②，但这种对齐很容易被突破②。通过简单的方式⑩，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系④，使模型执行恶意操作⑥。

袁明坤向记者表示❷，如果AI系统被攻击者入侵⑳，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑬，给企业带来巨大的损失⑬。因此⑭，保障AI系统的安全⑭，防止其被恶意利用⑧，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⑧、安全产业正进入AI定义时代❶，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑧。“在这一过程中④，需要运用智能手段来约束智能⑥，只能采用AI安全的方式❷，即通过智能治理智能⑨，以大模型治理大模型❶。”刘博向记者表示▓。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑯，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表▓。在新品发布会上⑥，恒脑进化至3.0版本❷，在泛连接❸、高交互②、全模态领域实现突破⑱。

范渊认为▓，AI智能体发展有条件自主①、高度自主和完全自主三重境界❸，当前①，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务❶。

王欣预测⑲，在未来一年内❷，AI智能体在安全领域的任务中⑲，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展⑥。

值得注意的是⑯，AI不仅改变了安全技术▓，也重塑了行业商业模式④。“过去⑫，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑭，软件工程本身存在局限性⑨，许多问题仍依赖人力⑲，但很多场景如数据分类分级⑦、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑲。”王欣向记者表示❶。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策②。王欣认为①，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑭，如今可以通过智能体得到有效解决⑨。

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⑩，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⑯。

此外⑨，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⑫。通过智能体的共建方式⑲，开发难度大幅降低①，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⑨，省去了冗余复杂的开发流程⑰，减少了需求传递过程中的信息衰减⑲。

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❸，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑦。

王欣举例称❸，过去❸，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❶，对于厂商来说投入产出比并不划算⑬。然而通过智能体③，这些任务在短短半年内就得以实现⑬。

这种从单纯的交付到共同创作的转变❶，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求④，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案②。