安全智能体成熟度模型评价研究报告总结
安全智能体发展综述
安全智能体的发展经历了三个阶段：萌芽阶段（辅助工具）、机器学习赋能期（算法赋能）和智能化跃迁期（智能驱动）。萌芽阶段以规则引擎和基础自动化脚本为核心，验证了技术可行性；机器学习赋能期借助算法实现了威胁检测与响应效率的质变；智能化跃迁期则依托大模型与多模态技术的融合，完成从单点防御到全局自主决策的跨越式升级。经过十余年的技术演变，安全智能体已从“可用”转变为“可靠”，具备成熟的应用价值和广泛的应用场景。
中国安全智能体产业链已形成完整的“基础设施层-技术层-应用层”三层架构体系，各层分工明确，且层与层间协同发展态势显著。基础设施层以国产AI芯片算力突破和云计算服务商构建的分布式训练平台为核心；技术层以模型与数据并重的发展态势为主，头部企业持续加大研发投入，聚焦垂直领域算法创新；应用层则呈现出多元化发展态势，在各垂直领域取得显著进展。
国外发展现状呈现明显的梯队化特征。以美国为代表的领先国家已进入自适应安全体系深度发展阶段，其头部厂商通过持续创新保持技术领先优势。技术追随者主要分布在欧洲和亚太地区，如英国Darktrace等专注于AI安全的公司，正加速推进安全智能体的商业化落地。
安全智能体成熟度魔方框架
安全智能体成熟度评价体系是一个多维度、系统化的评估框架，旨在全面衡量智能体在技术能力、应用价值和服务运维能力三个核心维度的发展水平。该体系通过构建三级指标魔方模型，突出智能体从技术研发到实际落地的全生命周期管理。在技术领域，重点评估其感知、规划、决策等基础能力，以及安全防护、多模态交互等进阶能力；在应用领域，聚焦价值创造、行业覆盖与标准化贡献，衡量其对行业效率提升与社会效益的推动作用；在服务运维能力方面，则关注定制化扩展、运维保障及国产化适配等持续服务能力。
成熟安全智能体主要呈现以下特点：
- 安全分析与运维类智能体占比最高，达38.3%，主要源于企业对实时威胁检测、自动化响应及合规管理的高度需求。
- 代码识别与开发类安全智能体重点聚焦漏洞预防和开发效率提升，典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。
- 文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志，典型功能包括安全测试报告编写、钓鱼邮件生成、等保测评统计、工作日志生成等。
- 综合助手类安全智能体持续协同赋能，典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。
- 成熟安全智能体突出全栈式智能体架构，深度融合感知、决策、执行三大核心模块，支持云原生与混合部署模式。
- 成熟安全智能体具备多模态交互与深度推理驱动智能化决策的通用能力，支持文本、日志、流量、图像等多源异构数据的统一解析与关联分析。
- 成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力，以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。
- 成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动，自动化处置流程使安全运营效率大幅提升，持续降低人力成本。
- 成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景，建城市级安全运营中心、保障工业互联网协议安全与物联网终端防护、守护医疗数据隐私与业务连续性、构建校园网络安全防护与教育数字化安全基线等。
- 成熟安全智能体提供全生命周期运维保障，实现敏捷响应。
安全智能体高价值场景应用
报告重点介绍了安全智能体在六个高价值场景中的应用：
- 安全运营智能化场景：海量告警智能研判，通过告警降噪智能体、告警研判智能体和智能报告输出智能体，实现海量告警的自动研判与分析，显著提升安全运营效率。
- 数据安全治理场景：精准数据分类分级，通过数据分类分级智能体，自动识别和分类企业数据资产，制定相应的数据管控策略，实施有效的数据保护措施，并全景展示数据安全态势。
- 大型赛事重保场景：多智能体协同作战，以2025年哈尔滨亚洲冬季运动会网络安全重保为例，通过构建多安全智能体组成的智能体族，全面实现重大活动网络安全保障的解决方案，成功守护了这场精彩绝伦的“冰雪嘉年华”。
- 安全知识库建设场景：私域知识智能融合，通过智能体对安全知识进行结构化提取与输出，将零散的安全知识进行整合和梳理，形成有条理、易查询的知识库，并结合知识图谱和向量数据库，实现快速且深入的安全分析。
- 钓鱼邮件场景：屏蔽各类垃圾邮件和钓鱼网站，通过钓鱼邮件智能体，有效提高了钓鱼邮件的识别准确率接近100%，降低了误判率，为用户提供了更可靠的安全防护。
- 内容安全审核场景：打造动态多媒体内容防御中枢，通过智能体实现对多媒体内容的全面、高效、准确的安全审核，有效预防和过滤网络暴力、辱骂及煽动性言论，及时发现有害音频信息。
人工智能应用安全发展展望
未来，人工智能应用安全将呈现以下发展趋势：
- 加速安全产业生态融合协同，实现软件交付范式根本性变革，软件的主要使用方式将转变为智能体通过MCP协议或A2A协议调度各个引擎或其他智能体来实现，软件安全行业将快速向引擎化方向发展。
- 风险转化与应用场景适配，构建“负责任的人工智能应用”，行业应用将不断完善风险分级机制，根据不同领域的特点和要求，制定严格的风险控制标准。
- 安全技术不断创新演进，从被动防御到主动免疫系统，安全系统能够实时监测和分析网络环境中的各种行为和事件，主动识别潜在的威胁并采取相应的防御措施。
- 人工智能融合发展，促进社会和谐共存，人工智能也将与物联网、区块链、云计算等技术不断融合创新，形成更强大的安全防护解决方案。
