以AI之力赋能安全 以AI之力保护AI

核心观点与关键数据

• AI赋能安全趋势：以微软Security Copilot、CrowdStrike Charlotte AI、PA（XSIAM）和Google SEC-PALM/SEC-Gemini为代表的厂商，通过大模型实现对话式安全运营和SOC平台智能化，推动AI在网络安全领域的应用。2025年RSAC创新沙盒中，6家创新公司聚焦AI+安全，海外头部安全厂商均推出AI赋能的安全产品。
• 深信服AI安全平台架构：深信服AI安全平台采用底座层、模型层和应用层架构，融合安全数据、模型和智能体，实现安全运营管理、流量检测、安全运营大模型等功能。平台通过智能体构建框架、安全数据接入、业务大模型和AI应用，实现安全通报调查、智能体风险等应用。
• 实践效果：某国有大行实践显示，安全GPT承接多数据中心超大流量检测工作，新增未授权漏洞和加密webshell通信检出能力，未授权漏洞检出率高达87.24%，加密通信检出率96%。某农商行实践表明，深信服XDR仅占14%的人员投入，监测上报了65%的安全事件，监测效率提升10倍。
• AI驱动产业效能升级：AI从技术探索迈向规模化应用，成为驱动产业生产力的核心载体。AI智能体分为问答类、工作流类和数字员工类，涵盖业务职能支撑、研发、销售、生产等全链路业务场景。
• AI智能体安全挑战：OpenClaw事件验证了AI智能体自主决策与身份信用借用结合的破坏力，窃取内容涵盖AI算力资产、数字金融资产、企业财务数据和研发基础设施，潜在影响巨大。
• 数字员工安全治理：智能体作为“数字员工”具有身份双重属性，需要延展新的治理模式，由IAM或零信任系统统一管理人->智能体的访问，并由符合身份人类凭据的权限和智能体横向可见性权限的交集决定智能体->模型、工具、其他智能体的访问。

深信服保护AI平台架构

• 架构：深信服“保护AI平台”涵盖智能体上线评估、模型输入输出内容安全、运行时风险检测、智能身份与访问管理，以及全生命周期安全审查，解决AI在生产环境中的核心风险。
• 数字员工入职旅程：平台通过标准化的身份确权、精细化的权限封控、智能化的监测分析，实现人机混合组织的安全可控。从“员工面试”的准入到“惩罚治理”的闭环，每一步都对应企业对人员管理的逻辑。

实战效果与研究结论

• 实战演练：深信服AI安全能力在HW实战和网信办测评中表现优异，告警研判精准率95.7%，误报纠偏准确率99%，0day攻击检出率87.24%，独报钓鱼邮件245W封。
• 研究结论：AI赋能安全成为行业趋势，深信服AI安全平台和实践效果验证了AI在安全领域的应用价值。深信服“保护AI平台”通过智能治理，实现AI在生产环境中的安全可控，推动数智化进程。