人工智能將重塑網絡安全產業

新一輪科技革命與產業變革的浪潮洶涌澎湃，信息化、數字化的巨輪正以前所未有的速度重新繪制世界藍圖，而網絡安全作為這一進程中的隱形盾牌，已悄然成為大國博弈的關鍵戰場。在這場沒有硝煙的較量中，人工智能（AI）正以不可阻擋之勢重塑網絡安全的格局，它既是挑戰者，也是守護者。

一方面，以Sora、GPT-4o為代表的生成式人工智能（AI Generated Content，AIGC）引發公眾對個人隱私、AI惡意使用等問題的廣泛關注。一些不法分子利用開源的大語言模型（Large Language Model，LLM），結合有害語料庫，訓練出專門用于漏洞發現、社交操縱、欺詐勒索等非法活動的惡意應用，對國家社會經濟和人民生活等造成嚴重危害。

另一方面，AI也為網絡安全行業插上了智慧的翅膀，開啟了全新的防御篇章。在2024年網絡安全頂級盛會——RSA大會（RSA Conference，RSAC）上，谷歌、思科、CrowdStrike等業界領軍企業紛紛推出由AI驅動的網絡安全產品和服務。與會行業專家普遍認為，AI是推動網絡安全產業革命性發展的核心技術，AI將重塑網絡安全產業。

展望未來，AI與網絡安全的結合將引領產業步入新的發展階段，實現從被動防御到主動出擊的跨越。在這一進程中，我國企業應重視這一趨勢，積極推動AI技術與網絡安全技術的深度融合，為構建更加堅固、智能的網絡安全防線貢獻力量。

“用AI保護AI”

過去30年來，攻擊和防御技術在相互對抗過程中不斷變化和升級。我國網絡安全產業發展從最初的防病毒、防火墻等單一傳統產品發展成目前較為成熟的網絡安全產品體系，已經能夠滿足多場景、多維度的安全防護需求。

然而，隨著AI技術的廣泛應用，不法分子升級了攻擊手段，針對和利用AI技術的網絡攻擊顯著增加，包括“深度偽造”詐騙、釣魚郵件、漏洞攻擊以及數據泄露等問題日益突出，網絡安全防護變得更加復雜和緊迫。根據MIT Technology Review對300名網絡安全專業人員的調查，2021年，60%的受訪者表示難以有效抵御自動化網絡攻擊，96%的受訪者曾經歷過由AI驅動的網絡攻擊。

“用AI保護AI”已經成為應對當前網絡安全威脅的必選項。越來越多的國家和機構正在加速布局網絡安全與AI技術的融合，以促進攻防技術升級。從現有的行業實踐來看，以安全大模型為代表的“AI+安全”范式在惡意代碼檢測、安全策略管理、安全運營、數據分類分級、數據脫敏等領域涌現出超越人類的潛質。

安全產業格局迎來三大新變化

放眼全球，網絡安全人工智能市場處于高速增長階段。專業研究機構數據分析，2023年的市場規模超過200億美元，預計到2030年年復合增長率將保持在20%以上。

筆者認為，隨著“AI+安全”范式的廣泛實踐應用，網絡安全產業將迎來三大變化：

一是智能化。網絡安全產品及服務的智能化能夠極大解放人力負擔，過去需要大量人工操作的流程，如今可通過安全大模型來解決。微軟、Palo Alto Networks、深信服、奇安信等數十家網絡安全企業已將安全大模型應用于自身產品及服務中，取得明顯效果。以安全運營服務為例，傳統安全運營中心的人工處置流程占比高達93%，在安全大模型的賦能下，安全運營中心的數據處理量提升了6倍，誤報率減少70%，響應速度從2～3天縮短到16分鐘～5小時。

二是平臺化。網絡安全產品及服務的平臺化升級類似于智能家居系統，用戶通過一個平臺控制所有家電設備，實現統一管理、統一監控。早在2021年，網絡安全行業就已從分散化解決方案向集約化平臺轉型，并朝著“以安全大腦為核心，各類檢測與響應工具為觸手”的防御體系趨勢演進。進入2023年，平臺化的趨勢進一步加速。頭部網絡安全企業開始將安全大模型應用于安全平臺，推動平臺能力從管理不同安全子系統擴展到管理IT、云和網絡架構。

三是服務化。網絡安全企業正從傳統的“產品銷售”向“服務提供”模式轉變。這一轉變恰如電影消費模式的演進，從曾經需要購買DVD光盤到如今只需一鍵訂閱，即可暢享海量、高清的最新影片。在這一轉型過程中，安全大模型逐漸成為網絡安全企業構建競爭優勢的核心要素。自2023年起，頭部網絡安全企業如思科、IBM、Palo Alto Networks等通過資本并購的方式，積極整合威脅情報、態勢感知、攻擊面管理等關鍵能力和數據，不僅極大地豐富了安全大模型訓練數據來源，也顯著提升了其分析預測、智能響應的能力，從而可為用戶提供更精準、高效的安全服務體驗。

“AI+安全”高質量發展的挑戰與機會

“AI”是一個不斷突破和創新的激進型領域，“安全”是一個強調穩妥和保障的保守型領域。因此，要實現“AI+安全”范式的高質量發展，仍需克服多方面的挑戰。

一是AI技術方面，安全大模型通用底座能力有待提升。目前國內外網絡安全企業大多通過在通用大模型的基礎上進行垂直訓練，以開發出針對特定領域需求的安全大模型，盡管我國的通用大模型技術發展迅速，但與OpenAI的GPT-4.0相比仍存在差距，將在一定程度上制約國產安全大模型的性能，底座能力亟待提升。

二是安全技術方面，安全產品接口標準化程度有待提升。目前，我國不同廠商的網絡安全產品互聯互通尚處于起步階段。安全企業提供的產品類型繁多，不同企業甚至同一企業產品之間的集成和交互存在困難，且實現方式各異。用戶在推動網絡安全產品互聯互通改造過程中，需承擔高昂的成本，且實際成效并不理想，這在一定程度上制約了我國網絡安全產業向平臺化轉型的進程，同時制約安全大模型的賦能效果。

鑒于此，筆者認為可從以下幾方面著力把握機遇，推動“AI+安全”的高質量發展。

一是完善“AI+安全”的頂層設計。人才資源方面，整合產、學、研領域專家資源，組建“AI+安全”復合型專家團隊；行業標準方面，針對安全大模型的數據集標注、系統安全測評、倫理和法律合規性等方面，制定一系列行業標準，指導并規范我國企業的安全大模型建設。

具體到實踐層面：在數據標注階段，針對數據格式、標簽定義、注釋方法等方面形成統一指導標準，去解決無效返工與一致性的問題，從而提高數據集的質量；在成效評估階段，形成業界公認、權威的評價方式來評估安全大模型的性能和可靠性，去解決模型在實際應用中產生誤導性結果的問題，從而提高網絡安全性。

二是促進“AI+安全”的跨行業協同創新。國內安全廠商正積極探索大模型技術在安全領域的應用，并已取得初步成果。積極有效的跨行業協同機制和引導，是促進創新的保障。比如，提高“AI+安全”領域的國家級重點項目數量、設立創新保障資金；充分發揮央企的主力軍作用，調動中小企業的創新動力；引導企業在行業定制化訓練、數據資源共享、商業模式創新等方面建立深度合作機制，共同推動“AI+安全”范式的高質量發展。

三是推動網絡安全產品互聯互通。推動我國網絡安全企業貫徹落實網絡安全產品互聯互通相關標準要求，嚴格遵循接口規范、數據格式、通信協議和操作流程等方面要求，增強產品的兼容性和互操作性，共同構建協同高效的網絡安全防護體系，推進產業向平臺化和智能化轉型。

四是共同培育“AI+安全”服務生態。建議我國網絡安全企業拓展市場應用范圍和深度，加強服務支撐體系建設，明確服務水平基線指標，通過市場宣傳提升用戶對安全服務的認知和滿意度。建議科研機構加強在聯邦學習、隱私計算和區塊鏈技術方面的研究開發力度，以支持網絡安全企業在確保用戶數據隱私安全的同時，實現對用戶信息的精確分析，進而提高在全網范圍內的威脅感知能力。

五是樹立全球化視野，加快國際化步伐。目前，中國網絡安全企業已具備滿足國內市場需求的堅實基礎，但在海外市場的拓展仍處于起步階段。近年來，中國一些網絡安全領軍企業，如奇安信、綠盟科技、深信服等，均加快國際化步伐，積極拓展海外市場，海外業務收入取得顯著增長。但從整體來看，當下中國網絡安全企業海外總收入遠不及國內的市場規模。若僅局限于本土市場，發展潛力將受限。因此，建議中國網絡安全企業將視野范圍擴大至海外，加快國際化步伐。

綜上所述，“AI+安全”新范式將為網絡安全產業帶來深刻變革，我國網絡安全企業應抓住機遇，推動產品服務體系向智能化、平臺化、服務化轉型，提升全球影響力，成為全球網絡安全市場的領導者。

（本文作者系中國電信研究院戰略發展研究所所長）

責編：郭霽瑤 guojiyao@ceweekly.cn 美編：孫珍蘭