一、防御端：重构智能安全运营体系

AI 大模型正颠覆传统被动防御模式，通过 “感知-决策-处置” 闭环提升防护效能。

在威胁检测层面，大模型的多模态分析能力实现跨维度防护：既能通过行为建模识别未知恶意代码，又能穿透加密流量发现隐蔽攻击。知识管理领域，AI助手通过学习政策法规与技术文档，能即时响应漏洞排查、配置优化等专业问题，大幅降低运维门槛。

二、演练端：打造高仿真攻防环境

大模型让网络安全演练从 “脚本化” 走向 “实战化”。传统靶场依赖固定攻击路径，而生成式AI可自动生成多样化攻击样本与动态渗透路径，如模拟SQL注入绕WAF、文件上传绕过等。在防御侧，模型能实时分析系统响应并调整策略，构建 “攻击-防御-迭代” 的闭环对抗体系，为安全人员提供逼真的实战训练环境。

三、风险管控：平衡创新与安全边界

应用落地需破解三大核心挑战：一是模型自身安全，2025 年实网众测显示 60%以上漏洞为大模型特有，需通过《人工智能安全治理框架》2.0 版构建全生命周期防护;二是数据安全，华为云通过全链路加密技术守住语料源头，蚂蚁gPass 则以可信身份认证防止敏感信息泄露;三是伦理合规，需建立算法审计机制，防范深度伪造、舆论操控等风险。

四、落地关键：技术协同与生态共建

成功应用需三类协同：技术上采用 “大小模型联动”，用小模型处理实时检测，大模型负责复杂决策;治理上推动 “政企联动”;实践上推广 “众测模式”，汇聚白帽力量完善漏洞防御体系。唯有如此，才能让 AI 真正成为网络安全的 “守护者” 而非 “风险源”。