随着数字化转型向纵深推进■，网络安全威胁正呈现“AI化攻击”与○“攻击AI化”的双向演进趋势——一方面，攻击手段借助大模型实现快速变异（如每24小时变异率达93%的AI驱动攻击）▷；另一方面◆，防御体系也需依托AI技术突破传统“数据烟囱★■•”“警报过载”的瓶颈。在此背景下，国内安全厂商纷纷布局AI原生技术，推动网络安全从“被动拦截▲●▼”向-“主动智能防御●▼”转型=■。本文将解析国内网络安全领域前沿AI技术的代表性实践★■○，呈现技术应用的多样性与落地价值□◆。
深信服作为国内企业级网络安全与云计算领域的核心厂商，以▼-◇“AI First”战略构建全栈智能安全能力，自2016年推出AI智能引擎SAVE，打破未知威胁检测的规则依赖；到2023年发布国内首个安全垂域大模型“安全GPT”■，再到2025年经历多轮迭代，在威胁流量检测…☆、邮件钓鱼、安全运营▪◇▽、数据安全、AI自身安全等场景成熟应用并实现规模化落地，深信服用9年时间完成了从○▪★“AI辅助防护”到“AI主导防护”的跨越。
核心定位：以安全垂域大模型△○-“安全GPT□”为引擎，以统一的△“安全数据和模型底座”为支撑，并通过AI安全平台整合释放能力，实现从单点智能到体系智能的跨越▲★▽。
￮算力层：自研AICP AI创新平台在多实例、高并发场景下性能较传统架构提升5-10倍，凭借高并发度、大吞吐量与低响应延时☆▪…，支撑安全大模型的训练与推理需求▲；这一能力☆，为安全GPT在“百万级威胁同时涌入”场景下的实时拦截提供了底层保障。
￮模型层-★：国内首发安全垂直领域大模型“安全GPT”已迭代至4.0版本，深度融合威胁检测●◇、安全运营、攻防对抗等专业知识■◇◇，在钓鱼邮件识别…○、银狐远控拦截、加密附件分析等核心场景中实现指数级效果提升。例如▲◁，传统方案对高对抗钓鱼邮件的检出率仅15.7%△▷，而安全GPT基于海量高对抗钓鱼样本+白样本训练，检出率超95.4%，误报率仅0.046%。
￮数据层•：构建千亿级IOC/域名库，全球威胁情报100毫秒同步☆，55万+安全设备接入云端，每日贡献3100万+企业级情报样本•，为模型训练提供高质量数据支撑。例如，针对◁“银狐远控”等热门威胁的百万次变种，安全GPT可自主实时分析辅助安全专家研判，更新防御策略，彻底摆脱传统规则库△○“滞后性”的桎梏。
￮深信服安全GPT已深度融入流量检测、安全运营★•、钓鱼防护和数据安全◇◇、AI自身安全等核心场景■，经过大量的实战检验：
▪高级威胁智能检测。0day、加密流量☆、未授权等高阶攻击稳定防御在◇，Web流量检测场景▽▼，安全GPT流量检测大模型大幅提升了0day▷★、加密流量、未授权等高阶攻击手段的检出率，有效降低误报率•○▷，突破了传统检测体系不能有效识别未授权漏洞和加密Webshell通信的短板▲▽•，构建了“事前-事中-事后”全攻击链的检测能力。攻防演练期间，安全GPT流量检测大模型累计为用户独报80+起高价值未授权逻辑漏洞；加密威胁场景◁■☆，在传统NDR未能检测的前提下，增量检测出20+起高价值加密Webshell通信行为◇☆□；未知0day威胁场景…☆◁，无先验规则的情况下◇▲，0day检出率达87.24%，有效解决了传统检测落后于攻击的痛点。
▪钓鱼邮件精准识别：检出精准率99.9%+■，拦截多起黑产窃密行为。在钓鱼邮件检测场景◇▷，安全GPT钓鱼检测大模型通过钓鱼邮件智能识别，钓鱼邮件检出精准率达到99▽◆●.9%以上（经专家人工抽样二次验证），极大降低了用户被钓鱼攻击的可能性…=☆。攻防演练期间，安全GPT钓鱼检测大模型捕获到攻击者数次冒充经销商▪•、求职者等的定向钓鱼行为•…▲，拦截了大量伪造绩效报告▲▼、薪酬福利■=、采购询盘■▽、快递物流○☆、税务稽查等主题的真实黑产钓鱼邮件•◁◇，有效阻止了包括银狐在内的多起木马窃密行为。原本传统规则无法检出，需人工专家耗费大量时间判定的邮件，安全GPT几秒钟即可做出清晰论证、准确研判，让高对抗钓鱼攻击无处遁形★▽。
▪智能化安全运营：百万级告警自动化处置，节省上千人力投入。在安全运营场景，安全GPT运营大模型实现了全量精准的告警研判，每天为防守单位分析研判告警达百万级●□，告警综合降噪率99%以上，自动化处置率可达80%以上◆□，通过排除业务误报★、真实攻击未成功自动封禁▽，大部分用户每日只需人工处置数十个真实攻击事件◇，为用户的防守工作共计可节省上千人力投入，大幅降低了值守成本-。某部委用户在攻防演练期间接入了全国100+分支机构的安全流量，安全GPT运营大模型助力该用户搭建了顺畅的安全值守自动化流转机制，巅峰时期每天自动化处置告警超过10000条，其中1/3的告警均可自动闭环处置，以智能化的对抗实现安全效率◇■◁“质的提升”。
▪数据安全分类分级与风险监测：分类分级效率提升40倍，风险检出率提升40%▽•。安全GPT数据安全大模型于业界率先实现动静态数据分类分级-◁◆，通过突出的自然语言理解能力□、跨行业泛化能力和推理生成能力，实现动静态数据自动化分类分级★…、常态化智能风险监测预警，帮助用户降低管理和建设数据安全的门槛◇▪•。在今年的用户侧实战中，安全GPT数据安全大模型相较传统方法（人工+规则）分类分级准确率从50%提升到90%，效率提升40倍○；相较传统引擎+人工分析•，数据安全风险事件检出率提升40%。
大模型安全护栏解决方案聚焦大模型实战攻防场景▷●●，以“AI保护AI”为核心策略▲◁★，创新性引入快速分类模型和深度研判模型，针对大模型输入输出提供高精准、低时延的检测、阻断能力-=□，对接方式简单便捷。
在2025年9月网络安全周中，由中央网信办联合交通运输部□◇、国家卫健委、应急管理部、中国人民银行、广电总局□▽▽、中国科学院、国家能源局□、国家国防科工局•■、中国民航局等10家单位共同组织的“2025年人工智能技术赋能网络安全应用测试”，测试场景分为7大场景◆□★，深信服在全国超200支顶尖团队中▪-，以绝对领先的实战能力◁，在“基于智能体的网络安全自动化分析响应•”“网络安全告警日志降噪”及◁◆“大模型生成内容安全风险检测”三大硬核场景中全部斩获第一名的成绩▽◁△，成为本次测试中唯一包揽三项第一的安全厂商！
核心定位△◇：AI原生驱动的体系化网络安全防御解决方案□■，通过一体化交付实现跨维度安全能力联动，聚焦AI资产全生命周期安全防护。
￮体系化防御架构…◇■：针对AI攻击的快速变异与攻防不对称痛点，突破单点防御模式•△◆，覆盖AI资产管理、脆弱性检测●•●、跨域攻击溯源等全场景，解决传统工具■“数据孤岛★”问题；
￮实战化攻击链拆解：支持AI大模型及相关业务系统的攻击流量获取•◇▪、组织溯源，可压制攻击方效率▪◇△、削弱攻击效果；
￮生态协同能力•：与国产操作系统欧拉深度适配，发布《新一代终端安全欧拉化白皮书》，推动芯片-系统-安全厂商协同的▲“基因化”安全生态构建。
￮针对AI驱动攻击的防御效率显著，已应用于2025年第12届世界运动会网络安全重保等国家级场景，为大型活动提供体系化安全支撑。
核心定位：基于AI技术的企业员工行为智能监测与风险预警平台，聚焦内部数据安全与操作风险防控。
￮行为基线建模：通过AI算法为员工建立数字化“行为基线▼•◁”，实时识别越权访问、异常下载等操作风险，填补传统防护对内部行为监测的空白▽▪●；
￮智能预警响应▽▼☆：发现异常行为后实时触发预警■◆，联动处置流程防止数据泄露•、删除等事件；
￮行业适配性▼◇◁：支持金融▼◇、能源-、制造等多行业场景，已在数十家世界500强企业落地，成功防范多起实际数据风险事件。
￮高效处理PB级企业日志数据，异常行为识别精度领先；在雄安未来之城网络安全技术应用大赛中获“解决方案赛道三等奖☆-△”，验证了场景化落地能力。
核心定位：AI驱动的网络安全态势感知与智能运营平台•▽，以人机协同方式提升政企核心业务的主动防御能力。
￮AI赋能攻防对抗：通过AI技术测试大模型漏洞（如提示词攻击），提前发现大模型权限风险•-□，构建“以攻促防”的安全体系；
￮场景化态势感知：整合多源安全数据，实现政企核心业务场景的风险可视化与趋势预判□…▼；
￮标准体系参与：参与《人工智能安全治理框架》2.0版制定，推动国内AI安全治理体系的完善。
￮在雄安未来之城场景实现规模化应用，支撑区域网络安全态势管理；2025年国家网络安全宣传周期间，参与发布“生成式人工智能安全测评基准数据集◁-•”▼-☆，为行业提供测试参考标准□●。
国内网络安全AI技术已形成=“垂直大模型+场景化应用”的发展格局★：深信服通过AI安全平台建立起面向「AI+安全」时代的全域安全智能中枢△，实现从◆△“AI增强单点技术■=”到●▼“AI赋能安全体系”的渐进式升级，已经在市场中的覆盖多个行业的政企用户构建端到端AI安全智能化防御；亚信安全的体系化联动防御，适配AI资产密集的科技型企业▷•；日志易的UEBA平台，聚焦内部数据安全需求强烈的金融、国企；奇安信的态势感知方案，则更适用于区域级▷、行业级的安全运营中心建设▼。
未来◆◁，随着AI技术与安全场景的深度融合，“模型轻量化◇●△”“云地协同…”“垂域安全大模型+行业定制化训练”将成为核心趋势，国内安全厂商将继续依托本土化数据与场景优势△○•，推动网络安全防御进入“智能驾驶”新阶段。
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随着数字化转型向纵深推进☆，网络安全威胁正呈现“AI化攻击△”与“攻击AI化”的双向演进趋势—&mdas▲.□.▪.
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