2025网络安全与人工智能协同创新研讨会在京召开

会上，复旦大学教授、博士生导师张帆围绕人工智能应用系统内生安全技术研究作主题演讲。张教授表示，智能化的时代AI技术逐步渗透至各行各业。当我们在享受人工智能带来便利与效率的同时，我们也必须清醒地认识到，以深度学习大模型为核心的人工智能技术需要在技术创新与规范治理之间寻求平衡，需要传统网络安全赋能内生安全。

生成式AI与内生安全的深度融合正在推动网络安全向“主动免疫”跃迁。一方面，需要将安全执行体嵌入大模型，构建事前预测框架，实现威胁主动预防。另一方面，需要通过AI智能安全数据中心，实时分析数据风险，建立全生命周期防护体系。同时，还需要整合传统网络安全设备与AI执行体，形成动态自适应防御网络。这种融合不仅使传统安全手段与AI技术互补增效，更赋予系统环境感知与策略自调整能力。特别是生成式AI驱动的内生安全体系，为数字时代提供了更灵活、高效且可持续的防护范式。

近年来，绿盟科技持续加大在安全研究和技术创新的投入，尤其在人工智能安全领域投入多年。绿盟风云卫安全能力平台集多年人工智能与机器学习研究经验、攻防知识与威胁情报积累、实战化专家能力于一体，内置多种大小模型、知识库、情报库，支持本地安全知识应用以及基于AI Agent的模型能力拓展。通过将AI能力赋能安全产品与服务，全面覆盖智能降噪分诊、辅助事件研判、自动联动处置等应用场景，有效提升网络安全运营效率超70%，推动实现网络安全智能化，通过绿盟风云卫安全能力平台的一系列创新应用与实践，能够有效提升威胁调查、事件研判和响应处置等环节的自主性，是生成式AI驱动内生安全体系进一步完善、推动内生安全范式发展落地的重要技术路径。

截至目前，绿盟风云卫安全能力平台已实现自研大模型与DeepSeek-R1的双模型协同架构，形成“指令+推理”互补生态。在确定性任务（如告警降噪、威胁预判）中，风云卫指令模型响应速度更快、准确率更高；在复杂推理场景（如分析解读、响应建议）中，DeepSeek通过思维链推理生成可解释的结论，例如在威胁研判中输出分析步骤、攻击意图、结论及依据，双模型协同显著提升安全运维效率，结合后作为安全填料和安全赋能，可以共同融合构建更安全的钢筋混凝土AI应用系统。