网数一体、AI驱动——大唐华银电力如何以AI重构发电企业安全防线

第一步：让数据“长”在一起。 传统安全建设中，各类安全设备和系统各建各的池子——流量告警、数据访问日志、终端行为记录彼此割裂。大唐华银电力首先打通“数据湖”，通过原生的流量采集工具与端点采集工具，将网络侧、终端侧、业务侧的一手安全遥测数据汇聚到统一的数据底座。所有数据本地化部署、不出网，既保障了数据主权，又为AI提供了能支撑有效分析的上下文“语料”。这一步解决的是“数据不通”的问题，让发电企业调度指令的下达、交易数据的流转、场站运维的记录，都能在统一的安全视角下被看见、被保护。这套统一底座通过API实现了安全能力的全公司共享，避免了分支机构重复投资建设，累计节约成本约1000万元。

第二步：让AI“看懂”告警。 数据打通之后，第二步是让AI真正“理解”安全。有了统一的数据底座，再部署网络安全大模型和数据安全大模型，网络安全大模型中的流量监测模型、安全运营模型和数据安全模型共享算力和数据资源，但各自承担不同的专业任务。大唐华银电力的方案在传统规则引擎和机器学习引擎之上，叠加了第三种检测维度：生成式AI大模型驱动的意图识别。规则引擎负责拦截已知特征，机器学习负责识别变种样本，而大模型负责分析“行为意图”——攻击者想干什么？这个数据包要达成什么目的？三层叠加，让检出率实现了质的跃升。平台上线后，从海量安全告警日志中精准筛选出真正的威胁事件，针对新型威胁检出率大于90%， 告警智能降噪率超98%。更关键的是，安全大模型不仅“看得懂”告警，还“说得出”结论——平台对所有告警进行自动研判，附上“误报”“疑似攻击”“攻击成功”“主机失陷”等明确标签，研判准确率达到95.7%以上。安全人员不再需要逐条分析，直接看AI的结论即可。这一步解决的是“告警太多看不过来”的问题，通过检测和运营大模型提升从研判准确、告降噪处置到智能对抗的运营效率，安全团队的精力得以转向高价值安全建设场景。

第三步：让系统“自己”处置。 如果说“看懂告警”解决了效率问题，那么“自动处置”解决的则是“响应速度”的问题。平台基于思维链技术，将资产梳理、监测研判、调查处置、联动封堵等安全运营工作流程化、自动化。在一个验证案例中，平台配置了自动化处置剧本——当某台终端PC感染病毒，平台自动联动终端EDR完成病毒查杀，全程无需人工介入。过去一个安全事件的完整处置需要3到6小时，现在AI可以在分钟级内完成从发现到处置的闭环。20%的告警事件实现了全自动化处置，其余告警的平均处置时间从3小时压缩到1小时以内。这一步解决的是“响应不够快”的问题，AI自动完成常规处置，让安全团队把精力聚焦在真正威胁电力生产安全的攻击上。

对于发电企业而言，这种效率跃升的价值不止于“省人力”——它意味着在攻防对抗的关键时刻，响应速度从“小时级”提升到“分钟级”，大大压缩了攻击者的作业窗口。无论是火电机组的远程调度，还是新能源场站的集控运维，安全响应的每一分钟都直接关系着电力生产的安全与稳定。