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1、联合发布单位赛迪顾问杭州高新数商科技集团有限公司安恒信息成熟度模型评价研究报告安全智能体高价值场景应用 23安全运营智能化场景：海量告警智能研判 24背景介绍 24解决方案 24实战案例 25效果总结 27数据安全治理场景：精准数据分类分级 28背景介绍 28解决方案 28实战案例 28效果总结 29大型赛事重保场景：多智能体协同作战 30背景介绍 30解决方案 30实战案例 32效果总结 33安全知识库建设场景：私域知识智能融合 34背景介绍 34解决方案 35实战案例 35效果总结 36钓鱼邮件场景：屏蔽各类垃圾邮件和钓鱼网站 37背景介绍 37解决方案 37实战案例 37效果总结 38内

2、容安全审核场景：打造动态多媒体内容防御中枢 39背景介绍 39解决方案 39实战案例 39效果总结 40概述 03安全智能体发展综述 05发展历程 06产业与技术现状 07国外发展现状 09安全智能体成熟度魔方框架 11安全智能体成熟度评价体系 12技术架构 14通用能力 14安全能力 14价值贡献与创造 14行业应用 14服务运维能力 14评价方法 15评价对象 18评价结果 18结果解读 20成熟安全智能体中安全分析与运维类智能体占比最高 20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 20文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志 20综合助手类安全智能体持续协同赋能 21成

3、熟安全智能体突出全栈式智能体架构 21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 21成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力 21成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动 21成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景 21成熟安全智能体提供全生命周期运维保障 21人工智能应用安全发展展望 41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 42风险转化与应用场景适配，构建“负责任的人工智能应用”42安全技术不断创新演进，从被动防御到主动免疫系统 43人工智能融合发展，促进社会和谐共存 44目录Contents成熟度模型评价研究报告本报告旨在系统阐述安全智能体在行业网络安

4、全、数据安全治理、安全运营等领域的成熟应用价值，通过构建科学评价体系验证安全智能体的技术先进性与商业化能力。研究重点聚焦于两方面：一是通过成熟度模型客观评估安全智能体在技术、应用、服务等维度的综合能力，证明其已突破技术验证阶段，具备规模化落地条件；二是回应市场对安全智能体“能否替代人工”、“是否可靠稳定”的核心质疑，明确传递其作为企业级安全基础设施的成熟性信号。目前成熟安全智能体通过融合大模型、多模态分析与自动化技术，已实现威胁检测效率大幅提升，人力成本持续降低，成效显著，并在多个关键领域形成标准化解决方案。且安全智能体技术成熟度、系统稳定性及生态适配性已通过国家级攻防演练与大规模商用实践验证

5、，用户可基于报告评价结果直接对标自身需求，消除决策顾虑，加速安全智能化转型进程。概述0304概述01成熟度模型评价研究报告安全智能体的发展历程可概括为从“辅助工具”到“算法赋能”再到“智能驱动”的三段阶梯式跃迁：萌芽阶段通过规则引擎与基础自动化验证技术可行性，为人工决策提供数据支持的辅助工具，奠定了数据积累和收集的基础；机器学习赋能期借助算法突破实现威胁检测与响应效率的质变，推动垂直场景规模化验证；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。安全智能体最初的

6、技术雏形主要是应用于日志分析和基础威胁检测等场景的一系列自动化脚本。这一萌芽阶段的技术特征表现为以规则引擎和有限自动化脚本为核心，通过预定义策略实现基础安全任务的自动化执行。该阶段主要采用基于专家经验的静态规则集，依托正则表达式匹配和黑白名单机制来识别已知威胁模式。在具体实现层面，该阶段的安全智能体主要体现为独立运行的日志分析脚本、漏洞扫描器等工具，各工具间缺乏系统性的协同机制，需要人工介入进行任务调度。因此，其功能范围限于告警聚合、报告生成等基础性工作，尚不具备主动干预安全事件的能力。且受限于算力与算法，这一阶段的系统未能形成完整的闭环反馈机制。萌芽阶段的安全智能体虽然能够完成基本的网络安全

7、运维和数据安全维护的任务，但仅适用于防火墙策略更新等单点防御场景。依托此阶段安全智能体的网络安全系统存在明显的局限性，包括规则覆盖不足导致的误报问题，以及难以应对日益复杂的动态攻击手法等问题。该阶段的技术探索为后续发展奠定了重要基础，既验证了自动化技术在安全领域的可行性，也为算法迭代积累了宝贵的实践数据。机器学习赋能阶段标志着安全智能体技术从规则驱动向数据驱动的关键转型。随着监督学习和无监督学习算法的广泛应用，安全检测范式开始由特征匹配转向模式识别，显著提升了威胁检测的智能化水平。这一时期的技术演进呈现出明显的阶段性特征：初期主要采用随机森林、支持向量机等传统机器学习算法处理结构化的信息安全数

8、据；随着计算能力的提升和数据量的积累，深度学习技术逐步渗透，特别是循环神经网络在时序日志分析和周期性任务领域、卷积神经网络在图像化识别等领域的应用，推动了检测精度的进一步提升。技术发展路径呈现出从浅层模型到深层网络、从单一算法到集成模型的演变趋势，使得安全智能体能够处理更复杂的多维度威胁。这一阶段的安全智能体在生产实践中的结果明确表明深度学习在显著提升了模型表现力的同时，也面临可解释性不足、训练数据需求量大等挑战，促使业界探索迁移学习等优化方案。技术进步使得此阶段的安全智能体从简单的规则执行升级为具备初步分析决策能力的系统，为后续大模型时代的智能化发展奠定了技术基础，同时也推动了安全运营从人工

9、主导向人机协同的转型。以“智能驱动”为象征的智能化跃迁期是安全智能体技术发展的最新阶段，其核心特征是大模型技术与多模态数据分析的深度融合，推动安全运营从辅助决策向自主决策演进。这一时期的技术突破主要体现在三个方面。首先，基于各种新型神经网络架构的预训练大模型开始广泛应用于安全领域，通过海量威胁情报和攻击案例的训练，使系统具备了语义理解和推理能力，能够处理复杂的上下文关联分析；其次，多模态数据处理技术日趋成熟，实现了对文本日志、网络流量、系统行为等多源异构数据的统一特征学习，构建起更全面的安全态势感知能力；最后，知识图谱技术的深度整合使得安发展历程安全智能体发展综述0506安全智能体发展综述02

10、 发展历程 产业与技术现状 国外发展现状成熟度模型评价研究报告全智能体能够建立攻击技战术之间的语义关联，显著提升了威胁狩猎和攻击链分析的效率。在技术实现层面，这一阶段呈现出几个重要趋势：模型架构从专用小模型向通用大模型过渡，通过提示词工程和微调实现跨场景适配；推理方式从批处理向实时流式处理演进，结合边缘计算技术实现低延迟响应；系统架构从孤立部署向云端协同进化，支持分布式安全智能体的协同运作。这些技术进步使得现代安全智能体能够实现端到端的自动化运营闭环，包括威胁检测、分析、响应和修复的全流程自主处理。同时此类基于大模型的安全智能体，正在改变网络安全领域传统的人机交互模式，通过自然语言接口使安全分

11、析师能够以对话的方式完成复杂查询和处置操作，大幅降低了使用门槛。这些实践表明，智能化跃迁期的安全智能体已开始重塑网络安全运营的整体范式。同时，安全智能体已在智慧安防领域展现出显著的市场价值和应用潜力。作为现代网络安全体系的核心组件，安全智能体通过分布式架构实现边缘计算的能力，在本地完成复杂的威胁检测与分析任务，不仅大幅提升了安全运营的智能化水平，更通过实时响应机制显著强化了整体防护效能。这种技术演进使得安全智能体能够在不影响系统性能的前提下，提供持续稳定的安全防护能力，充分满足各行业对网络安全的高标准要求。智能化跃迁期的安全智能体已完全具备在生产环境大规模部署的条件。其技术成熟度、系统稳定性和

12、防护有效性均已达到较高水准，能够满足金融、政务、能源等关键领域对网络安全的严格要求。大量实践案例证明，现代安全智能体不仅能够有效抵御各类网络威胁，还能显著提升安全运营效率，是构建新一代网络安全防御体系的核心组件。随着技术的持续优化和应用场景的不断拓展，安全智能体将在网络安全领域发挥更加重要的作用。智能体技术的发展方向正逐步从以大语言模型为核心的“问答式”交互，迈向具备自主感知、规划与执行能力的“自动化”智能体系统。这一转变的技术路径，主要依托于大模型与工具调度系统的协作，辅以智能体框架的模块化设计，将各类技术和工具有机融合、高效调度，实现针对不同专业任务的智能体。技术框架层面，采用以LangC

13、hain为代表的智能体编程框架，结合大模型技术和大量的安全数据，构建了起了支持感知、认知、行动和记忆的完整闭环，使得智能体能够在复杂任务中实现多步骤的自主决策与执行。以Dify为代表的低代码智能体开发平台已经进入面向用户的使用阶段，用户可根据需求，通过简单组合已有代码块快速创造智能体来实现简单的业务需求。目前，国内众多企业也在积极探索适合自身业务需求的智能体框架。例如安恒信息的恒脑智能体开发平台，该平台基于安恒自研安全垂域大模型和海量的安全数据，实现了多智能体网络安全智能化防护。用户可以通过零代码或低代码的方式，快速构建符合特定安全场景的智能体。通过额外集成多种工具和插件，可以构建具备多步骤任

14、务处理能力的复杂智能体，实现威胁自动化处理生成日志的全新工作流程。字节跳动的Coze低代码智能体开发平台也在推动智能体从简单的对话交互向更复杂产业与技术现状的任务执行演进，显著提升了安全运营的效率和响应能力。总体而言，智能体的发展正朝着“自主处理，高效响应”的方向迈进，技术路径日益清晰，产业应用逐步落地，为各行各业的网络安全数字化转型提供了有力支撑。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。在基础设施层，国产AI芯片算力突破100TOPS级和GPU集群规模扩大，凭借自主研发的神经网络处理器和计算架构，为智能体提供高性能

15、算力支撑。同时，云计算服务商构建了分布式训练平台和弹性推理框架，有效降低了智能体的部署门槛，为规模化部署创造了有利条件。在技术层，整体呈现出模型与数据并重的发展态势，头部企业持续加大研发投入，聚焦垂直领域算法创新，在威胁检测领域研发出基于时空特征分析的动态行为模型，在异常识别方向探索多模态融合的检测技术。同时，头部企业带头运营开源社区和产业联盟促进技术成果共享，加强技术团队之间的交流，加快技术与产品的迭代速度。在应用层，整体呈现出多元化发展态势，在各垂直领域取得显著进展，推动了多模态融合技术深度发展，展现出良好的商业化前景，形成了具备各行业特色的最佳实践方案。安全智能体作为自动化网络安全运维的

16、核心驱动力，通过集成大模型、动态任务规划模块、长期记忆模块和大量标准化安全工具接口，实现了从被动响应到主动防御的转变。新型智能系统通过引入安全智能体，将安全专家的实战经验与大模型的推理能力相结合，显著提升了安全运营的智能化水平，为各行业提供了更高效、更可靠的安全保障方案。中国目前的安全智能体的技术路线经过长期的发展和探索，形式基本已经固定，并形成了成熟的开发、部署和维护流程。其技术路线可概括为针对特定安全场景开发定制化模型，通过深度优化算法架构和特征工程来满足垂直领域网络数据相关的安全漏洞、恶意攻击精准检测等需求，并在此基础上，保证数据安全和隐私，保护用户和企业的敏感数据。在针对场景的定制化方

17、面，通过构建包含漏洞库、攻击模式等专业语料的安全知识图谱，通过微调和提示工程实现跨领域知识迁移，使基础大模型快速适配各类网络和数据安全场景，拥有安全智能体应具备的精准识别安全问题、迅速解决安全问题的能力。同时大量采用模型量化和知识蒸馏技术降低推理资源消耗，确保在边缘设备的部署、运行和推理效率。在保持检测精度的同时将推理延迟控制在业务可接受范围内，使得安全智能体能够更好地适应不同规模的部署环境，从云端到边缘端实现全业务场景的覆盖。在数据安全技术方面，隐私计算与动态防护技术的融合成为重要趋势，采用联邦学习（Federated Learning）技术，支持多方数据协同分析而不暴露原始数据，采用动态数

18、据脱敏技术实现了对敏感信息的实时保护，二者共同解决了数据要素流通中的合规问题。安全智能体在以上两方面的演进都注重了与生产环境的适配性，充分考虑了网络架构和数据特点，通过持续优化算法表现、降低算力消耗、优化智能体自身的安全性来提升实用价值与稳定性。在技术快速演进的同时，当前安全智能体的发展也面临两个关键性挑战：一方面，智能体的高速发展导致应用层面的技术体系异质化，亟待建立统一的智能体标准协调体系，包括接口规范、数据格式和评估指标等，以实现不同解决方案的互联互通；另一方面，随着智能体自主决策能力的提升，其行为可解释性和决策可靠性问题日益凸显，需要构建完善的智能体风险评估体系，涵盖对抗样本检测、决策

19、溯源和异常行为监控等维度。这些标准体系的建设将成为保障安全智能体规模化应用的重要基础。当前安全智能体技术已全面进入规模化落地应用阶段，以应对日益复杂的网络安全挑战，并在应用中不断的探寻新的发展方向与优化方法。技术发展的趋势也已从单一算法创新转向系统工程优化，更加注重在实际业务场景中的稳定性和易用性表现。其成熟度和可靠性已通过各行业实际部署得到充分验证。现阶段的安全智能体产品完全具备商业化应用条件，具有扎实的产业链基础和成熟的技术路线，能够有效支撑企业级网络安全运营需求。这标志着安全智能体已突破技术验证期，进入稳定应用和持续发展的阶段。安全智能体发展综述0708成熟度模型评价研究报告国外发展现状

20、当前全球安全智能体技术发展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。主要聚焦于安全智能体行为建模、动态响应、持续学习与环境适应等关键能力上，尤其强调智能体的自主感知、自主决策与自主进化特征。领先厂商通过引入意图识别、行为预测、风险自我感知等机制，使安全智能体具备安全行为能力，能够在复杂多变的网络环境中实现主动防御与精细化响应，从而提升整体安全体系的智能化水平与灵活性。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。此类厂商正加速推进安全智能体的商业化落地。部分厂商在开源基础上进行场景

21、化改良，以适配特定行业需求。这类解决方案虽然在技术创新性上稍逊，但具有部署门槛低、见效快的特点，在中端市场具有较强的竞争力。整体而言，国外安全智能体技术已形成较完整的产学研生态，头部厂商通过专利布局构建技术壁垒，学术机构则在前沿算法研究方面提供持续支持，这种协同创新模式有效推动了技术的快速迭代。值得注意的是，各技术阵营都在加大对大模型安全应用的投入，致力于安全智能体的发展与更新，守护网络和数据安全。在安全智能体领域，全球领先的科技企业正推动场景化解决方案的深度融合与规模化落地，逐步重塑网络安全的运营模式与防御体系。其中，美国微软推出的Security Copilot是其将生成式人工智能技术应用

22、于安全领域的重要实践。该系统基于微软与OpenAI合作开发的大语言模型，能够通过自然语言接口接收安全分析人员的查询请求，并在几秒钟内生成威胁分析、攻击路径推演、日志摘要以及事件响应建议等内容。Security Copilot集成了微软安全生态中的多项产品，并利用其庞大的全球威胁情报网络，为用户提供上下文丰富、动态更新的分析视角。此外，该系统还能自动记录操作流程和分析结果，便于后续审计与团队协作，显著提高了安全运营中心的响应效率与知识留存能力。与微软并驾齐驱的谷歌，在安全智能体方面则依托其Chronicle安全运营平台，构建了一个高度可扩展的威胁检测与响应体系。该平台利用谷歌在大数据处理与云计算

23、方面的优势，支持对海量日志数据进行高效采集、索引与存储，并通过通用恶意软件规则语言规则、行为分析引擎以及基于机器学习的模型进行实时威胁识别。Chronicle安全运营平台特别强调上下文关联分析，能够自动将跨时空的安全事件聚合成统一的攻击画像，帮助分析人员迅速厘清威胁本质与攻击链条。此外，该平台的自动化调查与响应机制可触发预设剧本，实现如封禁IP、隔离主机、通知相关人员等处置动作，有效缩短了平均检测与响应时间。在欧洲地区，来自英国的Darktrace企业免疫系统提供了一种独特的“免疫系统式”网络防御模型。该系统基于自主研发的无监督机器学习算法，在部署后无需预设规则，即可通过分析网络中每个实体（用

24、户、设备、应用等）的行为模式建立动态“数字抗体”。一旦系统发现偏离基线的异常行为（如非常规登录、数据外传、异常通信模式等），便会发出告警或自动进行干预。Darktrace还配备了自动响应模块，能够在不影响业务连续性的前提下智能执行微隔离、连接中断或限速等应急措施。其背后的核心技术包括基于贝叶斯概率建模的异常检测、实时流数据分析和进化学习算法，适用于金融、电信、制造等多行业的复杂网络环境。在亚太地区，日本NEC株式会社在网络安全与数据安全领域展现了深厚的技术积淀与场景化落地能力。NEC通过将人工智能技术与其长期积累的安全通信、加密算法和身份认证技术相结合，构建了一整套面向政府机构、关键基础设施和

25、企业客户的综合安全解决方案。其策略为：将安全智能体嵌入网络与数据安全的核心场景，使得安全智能平台能够对企业内部的网络流量、终端行为、访问控制等进行多维度监控，借助深度学习算法实时识别异常通信行为与潜在的数据泄漏风险。当前全球安全智能体技术已进入成熟应用期，呈现出从技术探索向规模化商业落地的重要转变。从北美到欧洲再到亚太地区，领先科技企业纷纷将安全智能体作为其网络安全战略的核心组成部分，这种产业共识的形成标志着该技术已通过市场验证，进入稳定发展阶段。不同区域的解决方案虽各有侧重，但都展现出工程化落地的共同特征：经过多年实际场景的持续优化，在算法可靠性、系统稳定性和运营效率方面均已达到企业级应用标

26、准。值得关注的是，安全智能体技术正在全球范围内加速渗透各行业网络安全体系，这种趋势不仅体现在头部科技企业的战略布局上，更反映在中大型组织日益增长的采购需求中。市场反馈表明，经过实践检验的安全智能体解决方案能够显著提升安全运营水平，同时降低人力成本，这种可量化的价值主张正在持续推动用户决策。随着技术标准化程度的提升和成功案例的积累，早期市场存在的观望情绪已逐步消解，安全智能体正成为现代网络安全架构中不可或缺的标准组件。各行业组织现在完全可以基于成熟的评估框架，选择、部署、实施适合自身需求的安全智能体解决方案，以应对日益复杂的网络安全挑战。安全智能体发展综述0910成熟度模型评价研究报告代码识别与

27、开发类安全智能体重点聚焦漏洞预防和开发效率提升代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成

28、、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，

29、而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，支持文本、

30、日志、流量、图像等多源异构数据的统一解析与关联分析；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智

31、能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高

32、。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。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、应用价值两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，体现技术完备性与可靠性；在应用领域，聚焦价值创造、行业覆盖与

33、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，确保智能体的长期稳定运行。该体系通过量化指标与定性分析结合，为企业优化智能体研发方向、制定行业标准提供科学依据，同时推动智能体向更安全、更智能、更适配的方向演进。安全智能体成熟度评价体系安全智能体成熟度魔方框架1112安全智能体成熟度魔方框架03 安全智能体成熟度评价体系 评价方法 评价对象 评价结果 结果解读技术领域成熟度评价应用领域成熟度评价成熟度模型评价研究报告技术架构安全能力深度推理多模态泛连接指令遵从性长短期记忆环境兼容性通用能力行业应用价值贡献&创造服务运

34、维能力模型定制化扩展运维服务培训服务国产设备兼容知识安全隔离行业贡献度典型案例 解决方案覆盖 数据安全访问应用安全防护不合规内容生成防护感知能力规划能力决策能力反思能力执行能力营收贡献度社会影响力创新价值技术架构安全智能体技术架构评价指标主要包括对工具和环境数据采集与识别的感知能力、对复杂任务分解及资源分配的规划能力、基于规则或机器学习的实时决策能力、通过结果反馈优化执行策略的反思能力以及对软硬件系统的实际执行能力。其中，技术架构是智能体的核心基础，其完备性直接决定任务执行效率与可靠性，感知与规划能力保障任务可行性，决策与反思能力提升智能化水平，执行能力实现价值转化，共同构成技术成熟度的基石。

35、通用能力安全智能体通用能力评价指标主要包括多步骤逻辑推导与工作流拆解的深度推理能力、对文本（图像、视频）等异构数据的多模态融合处理能力、通过标准化接口（API、MCP、A2A协议）集成外部系统的泛连接能力、抑制模型幻觉和严格遵循用户指令的指令遵从性能力以及上下文理解与个性化服务支持的长短期记忆能力。其中，通用能力体现智能体的智能化程度与交互灵活性，深度推理与多模态能力扩展应用场景，泛连接与指令遵从性保障跨系统协作的稳定性，长短期记忆则优化用户体验与服务的持续性。安全能力安全智能体安全能力评价指标主要包括基于RBAC模型资源访问权限控制的知识安全隔离能力、静态（加密存储）与动态（传输加密）数据双

36、重防护的数据安全访问能力、基础设施（如API、WEB应用）的应用安全防护能力以及对恶意输入检测与合规输出保障的不合规内容防护能力。安全能力是智能体可信度的核心保障，知识隔离与数据安全访问防范数据泄漏风险，应用安全防护降低系统被攻击可能，不合规内容防护确保输出内容合法合规，共同构建智能体的安全壁垒。价值贡献与创造安全智能体价值贡献与创造评价指标主要包括成本节约和利润增长的营收贡献度能力、就业带动和提升公众信任度的社会影响能力以及研发投入和发布专利的创新价值能力。价值贡献与创造是智能体技术落地的内核驱动力，直接体现其经济与社会效益，经济价值验证技术落地的可行性，创新价值则彰显其对产业变革的推动作用

37、，两者共同支撑技术从试点到规模化推广的长期生命力。行业应用安全智能体行业应用评价指标主要包括智能体覆盖的行业解决方案广度（如金融、制造、医疗、教育等领域的垂直场景覆盖能力）、入选国家级、省级示范案例的数量及应用效果、主导或参与编制行业标准和白皮书的行业贡献度。行业应用是智能体价值落地的关键指标，反映其在实际业务场景中的适配性与推广潜力，解决方案覆盖广度体现技术通用性，典型案例的示范性则验证其可复制性，通过主导或参与行业标准制定推动行业标准化进程，加速智能体规模化应用落地。服务运维能力安全智能体服务运维能力评价指标主要包括：针对行业需求领域知识增强与合规性的模型定制化扩展能力，智能体运行监控、故

38、障排查与修复效率的运维服务能力，用户操作培训体系与知识转移的培训服务能力，对国产化软硬件（如芯片、操作系统）适配的国产设备兼容能力。服务运维能力决定智能体的可持续性与生态扩展性，定制化扩展满足差异化需求，运维与培训服务保障用户粘性，国产化兼容则响应政策导向，增强市场竞争力。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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API

39、经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过

40、自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置

41、任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防

42、护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点

43、行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。指标描述智能体具备感知各类工具能力智能体具备复杂任务规划

44、、拆解能力智能体具备决策能力智能体可基于任务结果，反思执行规程，优化决策过程，实现后续任务质量提升智能体具备操作现实软硬件产品能力智能体具备深度推理、工作流程拆解、阶段执行、反思等能力智能体具备理解文本、图片、视频等多模态能力智能体具备通过API接口、MCP、A2A协议感知外部工具、系统或引擎能力智能体具备模型幻觉抑制及良好的指令遵从性智能体具备上下文识别、长短期记忆能力，可基于历史数据提供个性化服务智能体具备与现有IT信息基础设施的兼容能力智能体具备安全知识隔离能力，基于RBAC模型控制资源访问智能体可采用对称/非对称加密技术实现静态与动态数据双重保护智能体所依赖的基础设施如WEB应用、AP

45、I接口、MCP服务安全能力智能体针对提示词注入攻击检测能力，以及保障输出内容不包含违法、不良信息能力包括成本节约、利润等包括带动就业、提升公众信任度等包括研发投入比、专利数量等包括覆盖的各类行业方案入选国家级、省级示范案例、应用效果明显的案例主导或参与编制行业标准、白皮书等，以及标准化产品推广应用针对具体行业提供领域知识增强与合规性定制确保智能体服务运行正常保障用户快速掌握操作技能国产化软硬件环境适配一级指标 技术领域应用领域三级指标感知能力规划能力决策能力反思能力执行能力深度推理多模态泛连接指令遵从性长短期记忆环境兼容性知识安全隔离数据安全访问应用安全防护不合规内容生成防护营收贡献度社会影响

46、力创新价值解决方案覆盖典型案例行业贡献度模型定制化扩展运维服务培训服务国产设备兼容二级指标技术架构通用能力安全能力价值贡献&创造行业应用服务运维能力安全智能体成熟度魔方框架1314表1：安全智能体成熟度评价体系表成熟度模型评价研究报告安全智能体成熟度评价体系基于对安全智能体发展内涵的把握，兼顾科学性、综合性、客观性、可比性和数据可获取性等评价原则，围绕技术领域和应用领域2个一级指标，技术架构、通用能力等6个二级指标，感知能力、规划能力等25个三级指标开展评价，最终将安全智能体评价结果分为启航、发展、成熟三个能级。启航安全智能体综合评分75分。处于启航能级的安全智能体开始起步，并逐步具备一定的通

47、用能力和安全能力。发展安全智能体综合评分7585分。发展能级中的安全智能体已具备一定的技术能力、通用能力和安全能力，正在各个行业领域逐步形成一定的影响力。成熟安全智能体综合评分85分。成熟能级中的安全智能体不仅具有相对成熟的技术架构、通用能力和安全能力，且在自身行业领域已形成一定应用规模，为企业提供了较好的创新价值和营收贡献，服务运维相对到位。为规避过于重视主观经验而忽视数据的客观统计差异，以及过于依赖数理统计方法而忽视指标对于安全智能体研发的重要性等弊端，研究采用综合赋权法确定各项指标的权重。第一步：构建决策矩阵。列出所有备选方案及其对应的评价指标，形成决策矩阵。n为评价对象，m个评价指标的

48、标准化矩阵为：第二步：确定理想方案和负理想方案。定义最优方案和最劣方案分别为Z+和Z-：第三步：计算各方案与理想解和负理想解的距离。定义第i(i=1,2,n)个评价对象与最优方案的距离为：第四步：根据相对接近度对各方案进行排序，从而选择出最佳方案。为规避过于重视主观经验而忽视数据的客观统计差异，以及过于依赖数理统计方法而忽视指标对于安全智能体研发重要性的弊端，本研究采用综合赋权法来确定各项指标的权重。其中，使用层次分析法进行经验赋权，使用熵值赋权法进行基于统计学原理的客观赋权，使用综合赋权法进行最终指标权值的确定。一、层次分析法层次分析法是一种用于解决复杂决策问题的定量与定性相结合的分析方法，

49、广泛应用于各类领域的决策支持。其主要通过建立层次结构模型，将复杂问题分解为多个层次，从而帮助决策者进行系统分析。针对本研究，使用层次分析法确定指标权重，步骤如下：第一步，建立层次结构模型。以安全智能体成熟度评价指标权重设置为决策目标，6个二级指标为准则层要素，25个三级指标为方案层要素。第二步，设计编写并发放问卷。根据第一步所建模型设计10道表格判断题，判断一级指标相互之间、二级指标相互之间的相对重要性，其重要程度用19的分值来进行量化，邀请相关领域专家填写问卷并回收数据。第三步，实证分析。输入数据、计算判断矩阵并调整一致性，经过算术平均后得到主观权重。二、熵值赋权法熵权法是根据各个指标的变异

50、程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，通过熵权对各个指标的权重进行修正后得出指标权重。熵权法是目前运用较广泛的综合评价方法，其评价结果主要依据数据本身的客观信息，规避主观因素的影响，权重的确定较为科学精准。其基本步骤如下：与最劣方案的距离为：则第i个评价对象未归一化的得分为：其中0S_i1，且S_i越大说明评价对象越接近最优水平。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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安

51、全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文

52、档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组

53、件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护

54、能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟

55、安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。

56、第一步：为避免原始数据量纲和数量级差异造成的偏误，提升数据可比性与结论可靠性，用极值法对数据进行标准化，得到：评价方法安全智能体成熟度魔方框架1516成熟度模型评价研究报告评价对象此次评价对象为恒脑安全智能体开发平台中的500多个安全智能体，并持续吸纳新的智能体。安全智能体评价对象按照功能用途大致分为安全分析与运维、代码识别与开发、文档分析与处理、综合助手4类，其中安全分析与运维智能体涵盖情报搜集、安全告警分析、漏洞管理、日志解读等运维场景，提供风险研判与处置支持；代码识别与开发智能体支持代码编写、编译、转化及SQL优化，包含反诈与渗透测试等专项开发辅助；文档处理智能体实现报告自动生成、报文解

57、析、敏感信息识别等文档全流程处理；综合助手智能体主要作为开发和运维助手进行相关辅助性工作。最终，在恒脑安全智能体开发平台上500多个安全智能体中，遴选出了60个成熟安全智能体。第四步：根据相对接近度对各方案进行排序，从而选择出最佳方案。为规避过于重视主观经验而忽视数据的客观统计差异，以及过于依赖数理统计方法而忽视指标对于安全智能体研发重要性的弊端，本研究采用综合赋权法来确定各项指标的权重。其中，使用层次分析法进行经验赋权，使用熵值赋权法进行基于统计学原理的客观赋权，使用综合赋权法进行最终指标权值的确定。一、层次分析法层次分析法是一种用于解决复杂决策问题的定量与定性相结合的分析方法，广泛应用于各

58、类领域的决策支持。其主要通过建立层次结构模型，将复杂问题分解为多个层次，从而帮助决策者进行系统分析。针对本研究，使用层次分析法确定指标权重，步骤如下：第一步，建立层次结构模型。以安全智能体成熟度评价指标权重设置为决策目标，6个二级指标为准则层要素，25个三级指标为方案层要素。第二步，设计编写并发放问卷。根据第一步所建模型设计10道表格判断题，判断一级指标相互之间、二级指标相互之间的相对重要性，其重要程度用19的分值来进行量化，邀请相关领域专家填写问卷并回收数据。第三步，实证分析。输入数据、计算判断矩阵并调整一致性，经过算术平均后得到主观权重。二、熵值赋权法熵权法是根据各个指标的变异程度，利用信

59、息熵计算出各指标的熵权，通过熵权对各个指标的权重进行修正后得出指标权重。熵权法是目前运用较广泛的综合评价方法，其评价结果主要依据数据本身的客观信息，规避主观因素的影响，权重的确定较为科学精准。其基本步骤如下：其中，Xij表示第i个安全智能体第j项指标，Xmax与Xmin分别表示第j项指标的最大值与最小值。第二步：计算第i个安全智能体第j项指标占所有j指标数据的权重Pij：三、综合赋权法层次分析法：是一种主观赋权法，依赖于专家的经验和判断，通过构建成对比较矩阵，反映各指标之间的相对重要性。层次分析法在面对复杂决策问题时可以很好地将专家的经验和主观判断量化，但存在一定的主观性。熵值法：是一种客观赋

60、权法，基于指标数据的离散程度进行赋权。熵值越小，说明数据的离散程度越高，信息量越大，权重也相应较高。熵值法可以减少主观因素的影响，但可能忽视某些关键领域的专家知识。综合赋权法通过结合这两种方法的结果，能够平衡主观赋权的经验性和客观赋权的科学性，实现优势互补。将层次分析法和熵值法所得权重集成形成最终权重。第三步：计算第j个指标的信息熵Ej：其中0Ej1，Ej越大，表示第j项指标的信息越少。第四步：计算第j个指标的信息效用值Dj：Dj越大，表示第j项指标的信息越少，第j项指标越重要。第五步：计算第j项指标的权重Wj：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代码识别与开发类安全智能体

61、通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。典型功能包括安全测试报告编写、钓鱼邮件生成、

62、等保测评统计、工作日志生成等。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，

63、更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知

64、识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新

65、与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服

66、务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。第一步：为避免原始数据量纲和数量级差异造成的偏误，提升数据可比性与结论可靠性，用极值法对数据进行标准化，得到：安全智能体成熟度魔方框架1718评价结果序号12345678910111213141516安全智能体分类安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安

67、全分析与运维安全分析与运维表2：成熟能级安全智能体安全智能体名称API接口风险研判智能体API接口行为风险研判智能体IOC拓线分析智能体安全情报分析智能体报文研判智能体代码风险审计智能体钓鱼邮件识别智能体恶意IOC查询智能体恶意脚本分析智能体恶意样本分析智能体封禁任务构建智能体告警降噪智能体告警推理解析智能体告警研判智能体漏洞查询智能体漏洞链解析智能体成熟度模型评价研究报告结果解读成熟安全智能体中安全分析与运维类智能体占比最高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。此类智能体覆盖漏洞管理、攻击面分析、事件处置等核心安全场景，直接

68、支撑安全运营中心的日常运作。技术层面，其依赖成熟的机器学习、规则引擎及大数据分析，技术落地难度较低；业务层面，企业需持续应对网络攻击、满足等保合规要求，驱动此类工具规模化部署。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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发

69、展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能

70、综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，

71、兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与AP

72、I安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构建城市级安全运营

73、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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。安全智能体成熟度魔方框架1920序号17181920212223242526272829303132333435363738394041424344454

74、64748495051525354555657585960安全智能体分类安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维安全分析与运维代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发代码识别与开发文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理文档分析与处理综合助手综合助手综合助手综合助手综合助手综合助手综合

75、助手综合助手综合助手综合助手安全智能体名称渗透测试指导智能体事件日志分析智能体事件研判智能体数据库运维人员异常行为智能体通用行业数据分类分级智能体信息安全解决方案专家智能体API报文内容标签提取智能体API接口打标智能体API接口聚合智能体API接口识别智能体SOAR_AIQL生成助手智能体SOAR生成助手智能体混淆代码分析智能体慢SQL优化智能体应用SQL转自然语言智能体中文乱码转换智能体安全测试报告智能体安全规则编写智能体地方规范或标准编写智能体钓鱼邮件编写智能体发言稿编写智能体方案报告编写智能体工作日报编写智能体工作月报编写智能体工作周报编写智能体会议纪要编写智能体内容改写智能体请示编写

76、智能体日志解读智能体通知公告编写智能体网络安全事件报告智能体文档分类分级智能体文件流转日志分析智能体学习心得编写智能体AiLPHA-AIQL生产助手智能体AiLPHA-产品售后助手智能体AiLPHA-产品问答助手技术AiLPHA-智能安全运营助手智能体备案和注册信息查询小助手智能体编码识别及解码智能体代码编写执行智能体等保测评率统计智能体反诈报案协助智能体渗透工具指导智能体智能体分类安全分析与运维代码识别与开发文档分析与处理综合助手智能体数量23111610表3：成熟安全智能体分类占比智能体占比38.3%18.3%26.7%16.7%成熟度模型评价研究报告综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助

77、手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主

78、流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全

79、网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构建城市级安全运营中心、

80、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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。安全智能体成熟度魔方框架2122成熟度模型评价研究报告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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST

81、/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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

82、成等。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成

83、熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从

84、简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是自动

85、化处置流程使安全运营效率大幅提升，持续降低人力成本；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐

86、步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。安全运营智能化场景：海量告警智能研判安全智能体高价值场景应用2324安全智能体高价值场景应用04安全运营智能化场景：海量告警智能研判数据安全治理场景：精准数据分类分级大型赛事重保场景：多智能体协同作战安全知识库建设场景：私域知识智能融合钓鱼邮件场景：屏蔽各类垃圾邮件和钓鱼网站内容安全审核场景：打造动态多媒体内容防御中枢 安全运营智能化场景：海量告警智能研判 数据安全治理场景：精准数据分类分级 大型赛事重保场景：多智能体协同作战 安全

87、知识库建设场景：私域知识智能融合 钓鱼邮件场景：屏蔽各类垃圾邮件和钓鱼网站 内容安全审核场景：打造动态多媒体内容防御中枢背景介绍在安全运营智能化场景中，需要基于现有网络安全系统（如NGFW、WAF、IDS/IPS、EDR等）所产生的海量离散告警信息，识别出真正有威胁、甚至已经产生损害的攻击行为。然而由于告警信息往往缺乏统一的标准和格式，导致不同来源的告警难以自动聚合。即使通过工程化手段实现告警聚合，如何准确地识别哪些告警是同一攻击的不同表现，哪些是独立事件，也是一项复杂任务，需要消耗大量人力。其次，网络安全威胁不断演变，新的攻击手法层出不穷。静态的规则难以适应这种变化，而动态调整规则既需要智能

88、算法的支持，也需要持续的人工干预来优化和验证，这导致规则库的维护成为一大挑战，需要投入专人维护规则库，面对异构产品时，维护难度更大。再者，针对海量、高频的告警信息，依赖安全运营团队人工进行研判不仅效率低下，还容易出错。安全分析师可能因信息过载而错过关键告警，甚至因疲劳导致判断失误，无法保证告警能够被及时、准确地处理至清零状态。解决方案通过创建各类安全智能体以提升安全运营智能化程度是人工智能在安全领域的重要应用场景。告警降噪智能体可借助本地化安全运营平台的日志汇聚成果，通过接口主动全量或增量周期性获取告警日志。在降噪环节，先按攻击者、受害者、告警类型及名称聚合告警日志形成聚合组；接着，引入第三方

89、平台的业务强相关策略，如黑名单、白名单和授权行为清单；最后，结合威胁情报碰撞攻击者IP，将告警分别标记为“加白”、“风险”、“未知”三类，以此实现高效的告警降噪，为安全决策提供精准信息。研判分析智能体在安全运营体系中扮演着重要角色。它能全面接收来自现有安全产品的检测结果，通过安全监测平台汇总各类告警数据。在对告警进行深度分析时，智能体展现出强大的研判能力。它能够精准识别攻击行为，对攻击类型进行细致分类，如精准区分DDoS攻击、SQL注入攻击等常见类型；还能深度推断攻击者的意图，例如判断攻击者是为窃取数据、篡改信息还是破坏系统。同时，准确判断攻击是否成功，及时评估系统受损状况。对于无害告警，智能

90、体能够迅速判定为误报，并清晰说明误报原因，帮助用户排除不必要的干扰。而面对有害告警，它能够提供从专业角度出发的告警内容解读，将复杂的技术信息转化为通俗易懂的文字，方便用户理解攻击手法。此外，还会给出详尽的防护及修复建议，助力用户快速采取措施，降低损失、恢复系统安全。智能报告输出智能体则负责关键信息整合与呈现，连接安全数据与用户，它能通过高效收集各环节数据，如安全设备检测、漏洞扫描、威胁情报和告警研判结果，汇聚分散信息。报告生成上，可按需定制多样形式，为技术人员提供攻击路径、漏洞等技术分析报告，为管理层生成突出安全态势、风险的汇总报告。智能体具备可视化能力，以图表呈现数据，如趋势图展示安全事件频

91、率，热成熟度模型评价研究报告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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于

92、NLP和OCR技术，实现文档自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助

93、等。企业需要统一入口解决复杂安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通

94、用能力基座。一是多模态感知，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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦

95、截99%以上的新型攻击行为。成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或

96、参与编制国家级技术标准，行业贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。力图呈现风险分布，助力用户洞察趋势。同时，注重报告时效性与准确性，实时更新并审核数据，已集成到网络安全运营流程中，本地或云端平台可便捷调用，为决策提供支撑。实战案例为了实现面向海量告警研判场景下的智能体开发，需要搭建安全智能体开发平台，并在恒脑安全垂域大模型的协调下，通过内部接口实现与安全智能体商城和

97、情报数据更新系统的对接，通过OpenAPI标准接口或MCP协议与外部系统紧密集成。1）安全智能体开发平台，负责设计、开发并管理各类安全智能体，这些智能体可以基于恒脑安全垂域大模型，在智能体框架下实现任务规划、执行、反思、记忆和工具调用，从而完成具体的场景任务，如告警研判。智能体框架，其中包含记忆（长期记忆、短期记忆）、工具、行动、规划、自我反思、链式思考、子目标分解和相互协作关系要素等，该框架可以表明一个智能体如何运作以及它所依赖的各种能力组件。2）安全智能体商城，允许用户便捷地获取最新的安全智能体和服务。客户可以根据自身需求选购市场上最新的安全解决方案或升级已有服务。3）情报数据更新系统，实

98、时整合来自全球的安全威胁情报和漏洞数据库(如CVE、CNVD和CNNVD等权威库信息)，确保系统的告警研判与响应机制基于最新数据运作。4）外部系统对接，实现与客户的业务系统深度融合，包括系统状态的实时查询、业务日志的接入分析，以及私有领域知识的整合利用，确保安全策略贴合实际业务需求，降低误报率，提高响应效率。5）安恒情报云对接，确保系统能够即时获得最新的威胁情报和漏洞信息，快速响应网络安全态势变化，为用户提供持续的、动态的安全防护服务。6）通过在安全智能体开发平台中创建告警研判智能体，接收外部系统发送的待研判告警，经智能体研判后输出真正有威胁的告警并调度安全系统进行处置从而实现告警闭环，极大提

99、高了响应效率，节省了安全运营人员投入。业务流程：1）告警收集：智能体能够从各种安全设备和系统中收集告警信息，包括NGFW、WAF、IDS/IPS、EDR等。2）告警分析：基于大语言模型的深度理解能力，智能体能够分析告警的详细信息，包括告警类型、来源、时间、影响范围等，以理解告警的上下文。3）告警聚合：智能体能够识别出重复或相关的告警，将它们聚合为一个事件，减少告警噪音，提高告警的可读性和可操作性。4）优先级排序：智能体能够评估聚合后告警的严重性和紧急性，自动对告警进行优先级排序，确保高风险事件得到优先处理。5）智能决策：智能体能够基于告警的上下文和历史数据，自主决定采取何种响应措施，以最小化事

100、件影响。6）持续学习与优化：智能体通过持续学习，不断优化告警分析模型、聚合算法和响应策略，提高处理效率和准确性。安全智能体高价值场景应用2526图1：安全智能体开发平台图2：告警研判智能体业务流程图图3：告警研判智能体实战截图海量告警安全监测平台要素内容核心推理引擎专家反馈经验报文恶意判断，攻击成功判定，攻击意图分类，攻击载荷解读恒脑安全垂域大模型请求方法请求路径内容类型业务类型机器标识请求头告警报文请求要素报文分析插件安全分析插件安全知识库安全运营经验漏洞知识库研判结论整编安全设备/探针研判处置联动客户价值智能聚合告警主动攻击告警运用AI大模型技术，实现每天百万级告警的自动研判与分析；实现0

101、day等未知和新型的威胁检测。针对主动恶意攻击告警，具备强报文特征、payload数据，需逐条研判，不能聚合。例如web攻击类告警、sql注入类告警等。针对批量攻击、弱特征告警等，依照行为逻辑、时序进行聚合研判，智能识别主体意图。例如威胁情报类告警、扫描类告警等。恒脑安全垂域大模型系统安全智能体开发平台客户安全资源安全日志库安全插件情报数据更新子系统安全智能体商城安恒情报云客户业务系统智能体市场状态查询接口业务日志库恒脑安全垂域大模型告警降噪智能体告警研判智能体API安全智能体其他智能体智能体框架规划执行反思记忆工具私域知识库开发者中心实时威胁情报库实时漏洞库智能体管理 成熟度模型评价研究报告

102、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代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档

103、自动化生成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂

104、安全需求，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，

105、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；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。

106、成熟安全智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业

107、贡献度较高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。数据安全治理场景：精准数据分类分级安全智能体高价值场景应用27281）客户安全运营降本增效告警研判智能体在具体实践上，以运营商告警研判场景为例，当前主要依靠特征识别+人工研判的方式处理每日海量告警，而告警研判智能体基于现场实测，准确度达到高级安全专家水平，性能120万条/天（3张英伟达A100显卡）是人工（20人团队）的100倍

108、。通过自动化告警研判、事件调查和处置响应，显著减少对人力的依赖，降低企业的人力成本50%以上。同时，告警研判智能体能够7*24小时不间断工作，事件响应效率由数小时提升到秒级，减少因安全事件导致的业务中断和经济损失。某制造企业告警研判，采用6张英伟达L20显卡实测，性能可达每天45万，节省安全运营人员5人，极大降低了安全运营成本。2）当前安全资源充分利用，保护现有投资告警研判智能体能够通过API或SDK等方式，灵活接入现有安全设备、工具或系统，目前已可100%接入等保、关基投入的全部安全软硬件，确保关键资产得到优先防护，同时提升现有安全投资效益。智能体应用于网络安全行业的进一步发展和应用，可以有

109、效降低MSS安全运营托管的成本，从而促使企业从采购安全产品向购买安全服务方向过渡，从而减少硬件资源投入和使用，推动绿色安全和可持续IT实践。3）推动网络安全产业进步面向海量告警研判场景下的智能体应用成果，改变了安全产业现有产品交付模式：从当前的安全能力 安全产品 安全服务，演进到安全能力 安全服务的方式交付，加快了最新技术的落地应用，也促使安全厂家将自身核心能力做深做强。改变专家经验传承模式：安全专家的方法论和最佳实践可以通过智能体承载并不断进化，缓解国内安全人才短缺现状。加快网络安全研究成果转化革新周期：从传统的研究 设计 开发 测试 发布需要3个月，现可通过智能体编排压缩到3-5周，极大降

110、低客户获得安全的成本。安全运营成本相较传统人工+产品模式降低50%，客户可以以更低成本获得安全保障，以更好地投入数字化转型、创造更大收益。背景介绍数据分类分级是确保数据安全和业务连续性的基石，它为数据生命周期防护提供了坚实的保障。随着信息技术的发展，各类组织和企业积累了海量的数据，其中包含了大量的敏感信息，如个人隐私、商业机密、国家重要数据等。对这些数据进行有效的分类分级管理，对于保护数据安全、合规运营以及促进数据的合理利用具有重要意义。当前数据分类分级主要依赖于具有较深行业背景知识的专业人员进行处理，人员消耗极大，而大模型凭借特征提取、文本理解、规则匹配、迁移学习等方面的能力，能够应用于数据

111、分类分级，可以极大提升效率，经实际场景测试，效率提升在百倍，准确度基本与专业人员一致。解决方案智能体能够通过多层神经网络自动从大量文本、数据、图像或视频等复杂数据中学习到丰富的特征表示，这些特征可以帮助系统理解不同类型数据的语义内容和潜在敏感性，从而准确地对数据进行分类和分级。对于包含敏感信息的文本数据，智能体可以利用预训练的语言模型进行细粒度的理解，结合特定领域的规则库和政策要求，检测出涉及个人隐私、商业秘密或其他需要保护的信息，并据此进行分类。同时利用在大规模通用数据上预先训练好的模型，将其迁移至特定数据分类任务，可以快速达到较高的分类准确性，减少针对特定领域数据分类问题的训练成本。相较于

112、传统基于规则的方法，智能体能更灵活地处理复杂的分类场景，显著提高数据分类的准确性和全面性，实现数据分类的自动化，降低人力成本和错误率，尤其在大数据环境下效果明显。实战案例安恒信息数据分类分级智能体运用先进的恒脑大模型推理技术，首先深入分析表名、表注释、字段名、字段注释以及字段样例等关键信息，精准推断字段的潜在含义。随后，在既定的分类分级框架内，结合字段含义，数据示例以及分类层级信息，通过多轮细致匹配，智能体能够筛选出最适宜的分类结果，确保数据得到恰当的保护和合规管理。这一过程不仅提高了分类分级的准确性和效率，还体现了智能体在理解和处理复杂数据时的卓越能力。效果总结成熟度模型评价研究报告代码识别

113、与开发类安全智能体重点聚焦漏洞预防和开发效率提升代码识别与开发类安全智能体通过静态代码分析（AST/SAST）、NLP（API文档生成）和深度学习（混淆代码还原）实现漏洞预防与开发效率提升。典型功能包括慢SQL优化、SOAR_AIQL生成、恶意脚本分析等。开发安全运维一体化理念普及推动“安全嵌入开发流程”，同时API经济爆发式增长催生接口安全审计需求，后期应当进一步发展AI辅助编码和开发安全运维一体化全链路集成发展，例如通过大模型生成安全代码片段，或与CI/CD流水线深度耦合实现自动化修复。文档分析与处理覆盖各类安全报告和工作日志文档分析与处理安全智能体基于NLP和OCR技术，实现文档自动化生

114、成、合规性检查与敏感信息识别。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。文档分析与处理安全智能体数量排名第2则源于企业数字化文档激增导致人工处理效率瓶颈，叠加数据安全法等法规对数据披露合规性的严格要求。文档分析与处理持续向多模态文档处理（如图文混合输入）和AI生成对抗样本演进，例如通过自然语言指令生成定制化安全方案，或训练红队对抗攻击的钓鱼邮件模板。综合助手类安全智能体持续协同赋能综合助手类安全智能体以多模态交互和RPA为核心，整合威胁情报、知识图谱与自动化流程，提供跨领域支持。典型功能包括备案信息查询、产品问答、反诈报案协助等。企业需要统一入口解决复杂安全需求

115、，而综合助手则降低了多任务集成的开发成本，同时优化多轮对话的意图识别精度，更新企业级动态知识库。成熟安全智能体突出全栈式智能体架构成熟安全智能体大多采用全栈式模块化架构，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。一是通过微服务架构实现功能组件的灵活组合，可快速适配不同规模的安全场景需求；二是内置任务编排引擎，支持多维度策略的并行执行与优先级动态调整；三是提供标准化API接口与标准化插件框架，兼容主流安全设备与国产化软硬件生态。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成熟安全智能体以多模态交互与深度推理为核心，构建通用能力基座。一是多模态感知，支持文本

116、、日志、流量、图像等多源异构数据的统一解析与关联分析；二是智能决策，融合知识图谱与强化学习，实现从简单任务到复杂策略的自主决策闭环；三是持续进化，通过长短期记忆机制与对抗训练，动态优化模型性能，任务执行准确率提升30%以上。成熟安全智能体具备全链路数据与业务防护能力成熟安全智能体以零信任安全架构为基石，构建多重安全防护体系。一是采用国密算法与动态脱敏技术，实现数据全生命周期加密保护；二是内置Web应用防火墙与API安全网关，抵御OWASP TOP10威胁；三是自动生成符合数据安全法等保2.0的审计日志，支持自动化合规检查；四是基于威胁情报的实时防御策略，可拦截99%以上的新型攻击行为。成熟安全

117、智能体实现降本增效与创新驱动成熟安全智能体通过技术赋能与生态共建，实现创新与社会价值突破。一是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；二是研发投入比较大，创新能力较强；三是支撑各类安全攻防演练活动，护航关键信息基础设施安全，助力数字经济发展。成熟安全智能体深度适配主要安全应用场景成熟安全智能体聚焦重点行业深度适配，覆盖主要安全典型应用场景。例如实现交易反欺诈与合规审计的智能联动、构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。同时累计输出多项专利，主导或参与编制国家级技术标准，行业贡献度较

118、高。成熟安全智能体提供全生命周期运维保障成熟安全智能体提供全周期运维保障服务，实现敏捷响应。一是逐步实现通过数字孪生技术实现故障秒级定位与自愈；二是提供行业知识库增强与国产化环境适配服务；三是联合合作伙伴构建“智能体+专家”的联合运维模式，服务响应时效大幅提升。效果总结安全智能体高价值场景应用2930数据分类分级的应用场景广泛，涉及企业数据资产的梳理、敏感数据的识别与保护、数据安全策略的制定与执行以及数据安全合规性的管理。在企业数据安全建设中，它帮助企业识别和分类数据资产，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，从而持续运营改进。此外，数据分类分级还支持云端数据

119、资产的管理和监管机构对大数据企业/单位进行综合数据安全风险评估，确保数据全生命周期的安全。图5：数据分类分级智能体实战截图AI大模型具有强大的自动化处理能力，能自动识别和分类大量数据，无需人工干预，无论是结构化数据还是非结构化数据都能快速而准确地进行处理，大大提高了数据安全分类分级的效率。相比传统方法，基于大模型赋大型赛事重保场景：多智能体协同作战背景介绍随着信息技术的飞速发展，重大活动的网络安全面临着前所未有的挑战。传统的网络安全保障方式高度依赖人工，在应对大规模、高强度的网络攻击时，存在成本高、效率低、响应慢等问题。例如，在场馆安全检查中，传统方案需要安全专家耗费大量时间和人力进行访谈、数

120、据调研、资产搜集等工作，仅现状梳理就可能耗时3-5天，制定安全检查计划更是需要30天，人工检查每个系统耗时3小时，人工总结及整改意见输出还需要2小时/系统，整体耗时长、人力成本高，且难以应对复杂多变的攻击态势。解决方案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。1）构建多个专业智能体基于通用安全能力框架，创建多个智能体构成的智能体族，多个智能体相互配合，形成检测和业务连续性管理能力，变被动为主动，最终达成自适应的安全能力。图4：分类分级智能体业务流程图表名分类分级结果字段含义解释分类结果依据字段含义推理推理加速技术框架遵循技术框架多轮匹配结构化数据分类分级智能体

121、恒脑安全垂域大模型最优分类结果表注释字段名字段注释字段样例.一级分类二级分类三级分类数据示例数据级别.分类分级框架信息分类分级元数据信息成熟度模型评价研究报告能实现分类分级工作的提质增效，大模型在接受充分训练后，可以具备专业工程师的分类分级能力，从而将大量重复工作交给AI来自动完成，实现人力成本与实践成本的节约。其自动化程度高，可实现20倍以上的日均分类分级效率的提升，单日分类分级字段量可以达到万条量级以上。同时，AI大模型能够在海量数据中识别出细微的模式和关系，实现高精度的数据安全分类分级，结果更加一致和可靠，避免了人为因素带来的误差。并且AI模型可以不断学习和优化，随着数据量和复杂度的增加

122、，其准确性和效果也会不断提升。初次扫描过程中，可以达到 90%以上的识别率和媲美人工的准确率，其结果还可以反向赋能数据治理，提供完整分类分级研判依据等相关素材，对字段含义进行详细注释和解读，为后续数据分析与数据治理工作提供有力支持。按安恒恒脑Deepseek安全垂域一体机标准版算力，单套系统每天可分类分级 2 万左右的字段，实施效率提升至 30 倍，平均准确率 90%，识别率 100%。开发风险识别智能体，负责对网络环境进行实时监测，包括但不限于网络流量、系统日志、用户行为等。对监测数据进行初步分析和筛选，及时发现异常行为和潜在威胁，并将相关信息传递给其他智能体。开发安全检测智能体，收集并整合

123、来自外部威胁情报源的信息，如网络安全厂商发布的漏洞信息、恶意IP地址列表、恶意软件样本等。结合内部监测数据，对威胁情报进行分析和评估，确定其与当前网络环境的相关性和可信度，为其他智能体提供决策支持。开发安全防御智能体，根据安全情报分析智能体和恶意样本分析智能体提供的信息，动态调整安全防护策略。例如，防火墙规则的更新、入侵防御系统的签名库更新、防病毒软件的特征码更新等。同时，对已知的攻击行为进行主动拦截和阻断，防止其对网络系统造成损害。开发安全响应智能体，在检测到安全事件后，迅速启动应急响应流程。根据预定义的响应策略和实时情况，采取相应的措施，如隔离受感染的系统、阻断攻击源、收集证据等。同时，与

124、其他智能体协同工作，确保响应措施的有效性和及时性。2）建立智能体族的协同工作机制建立高效、安全的信息共享平台，使各个智能体能够及时、准确地共享监测数据、威胁情报、防护策略等信息。采用标准化的通信协议和数据格式，确保智能体之间的信息交互顺畅。根据重大活动的网络安全保障需求，定义各个智能体在不同阶段的任务和职责。通过流程编排工具，将各个智能体的操作步骤进行有序组合，形成完整的安全保障流程。例如，风险识别智能体检测到网络攻击风险时，进一步将信息传递给安全检测智能体，后者评估攻击的性质和严重程度后，通知安全防御智能体采取相应的防护措施，同时安全响应智能体启动应急响应流程。实现智能体之间的决策协商机制，

125、当多个智能体对同一安全事件产生不同的判断或建议时，能够通过一定的规则和算法进行综合评估和决策。3）智能体族的能力提升与优化各个智能体应具备持续学习的能力，能够根据不断变化的网络环境和攻击手段，自动更新和完善自身的知识库和策略模型。例如，通过机器学习算法对新型攻击样本进行分析和学习，优化威胁检测和分类的准确性；根据历史事件的处理经验，改进应急响应流程和防护策略。对智能体族的性能进行持续监测和优化，确保其在重大活动期间能够高效运行。合理分配计算、存储、网络等资源，根据智能体的任务负载和优先级进行动态调整。例如，对资源需求较大的安全监测和分析任务进行分布式处理，提高系统的整体性能和响应速度。4）与现

126、有安全措施的融合将智能体族与防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等传统安全技术和设备进行深度融合。智能体可以通过与这些设备的API接口进行交互，获取其监测数据和日志信息，同时也将自身的分析结果和决策建议反馈给这些设备，实现协同防御。例如，安全防护智能体可以根据威胁情报分析智能体的建议，动态调整防火墙的访问控制规则，阻止恶意IP地址的访问请求。将智能体族纳入到重大活动的整体安全管理体系中，与人员管理、制度建设、应急预案等安全管理措施相结合。智能体族为安全管理体系提供技术支持和数据依据，安全管理体系则为智能体族的运行提供保障和指导。例如，通过智能体族的监测和分析结果，及时发现潜在的安全风险，为应急预案

127、的制定和完善提供参考；同时，安全管理制度规定了智能体族的使用和管理规范，确保其合法、合规地运行。1）场馆侧应用场馆安全检查助手智能体：在赛事前，场馆安全保障人员借助该助手可快速掌握场馆业务系统的安全基线偏差问题，并根据建议进行整改。它基于体育场馆信息管理规范等要求，自动输出场馆安全检查计划，由安全专家二次审核后，协助安全专家开展安全检查，大大缩短了检查时间，从传统人工的3小时/系统缩短至1小时/系统，报告生成也从2小时/系统缩短至15分钟/系统。数据安全风险评估智能体：针对亚冬会业务系统繁多、数据流转复杂等特点，该智能体可快速分析各系统数据安全情况，形成风险评估报告，为保障人员提供整改依据。避

128、免了传统人工评估耗时长、全面性和深入性难以保障的问题，仅需2小时/系统即可完成风险识别及分析，整改意见输出也仅需15分钟/系统。异常行为分析智能体：针对场馆主机设备数量多、地域分布分散等难点，该智能体自动采集异常主机信息，快速匹配异常行为，并自动生成分析报告。将传统人工采集、分析的5小时/系统缩短至23分钟/系统，大大提升了排查效率。恶意文件分析智能体：在亚冬计时计分系统等场景中，该智能体可自动化采集可疑文件样本，通过沙箱和威胁情报对接实战案例以2025年哈尔滨亚洲冬季运动会网络安全重保为例，这是一场规模创亚冬历史之最的体育盛会，参赛国家和地区数量、运动员人数均达新高。在如此复杂的环境下，网络

129、攻击呈现出明显的智能化、自动化和多维度化趋势。攻击者利用生成式AI技术生成高度逼真的钓鱼邮件、虚假新闻和社交媒体内容，甚至模仿特定人员语言风格，攻击效率大幅提升，且攻击手段日趋复杂，如自动化渗透、深度伪造、自适应恶意代码等多技术融合的攻击模式不断涌现。传统的网络安全保障方式高度依赖人工，在应对大规模、高强度的网络攻击时，存在成本高、效率低、响应慢等问题。智能体紧密围绕赛事安保的各个环节，提供了全方位、智能化的安全保障解决方案，其核心在于多个智能体的深度应用，基于2023年亚运会重保经验总结的“三侧一链”安全运营体系，将城市侧、赛事侧、场馆侧、供应链等各项网络安全保障工作“串连”起来，助力网络安

130、保全流程实现提质增效。亚冬小恒智聊智能体安全情报分析智能体恶意文件分析智能体人员通过智能体问答方式获取相关知识，查询所需内容恶意IOC查询智能体智能体自动完成IOC查询，人员研判智能体已完成样本采集和分析研判，人员审核结果智能体完成外部信息收集和报告编制，人员进行审核发布异常行为分析智能体恶意IOC拓线智能体场馆安全风险分析智能体AI告警研判智能体智能体自动完成每日报告生成，人员审核发布人员进行结果审核，智能体完成数据采集、行为分析和报告编制人员进行结果审核，智能体完成数据采集智能体完成情报拓线，人员审核场馆安全检查助手数据安全风险评估智能体赛事安保业务流程人员收集信息和审核报告，智能体完成合

131、规性和安全性评估智能体完成调研数据归总、分析和报告编制，人员审核运行计划设计安全检查评估场馆安全保障全场景和专项演练信息化封网运行赛事保障值守设备运维和巡检日志告警分析威胁分析研判应急响应处置每日报告编制技术资产恢复赛后工作总结安全智能体高价值场景应用31 32图6：亚冬安保十大智能体成熟度模型评价研究报告效果总结进行分析，并自动生成报告，避免了人工采集、分析的繁琐流程，将样本分析时间从10分钟缩短至10秒钟，报告编制也从1小时缩短至3分钟。2）赛事侧应用安全情报分析智能体：亚冬会期间专项安全情报小组通过该智能体收集内外部安全情报，快速评估其可信度和相关性，并将可靠情报共享给场馆、赛事和城市侧

132、安全负责人，实现协同作战。相比传统人工查询、分析情报的方式，情报收集时间从平均20分钟缩短至5秒钟，情报分析时间从单条5分钟缩短至1分钟。AI告警研判智能体：与网络安全监测平台结合，助力场馆及赛事侧安全专家在百万告警中快速挖掘真实攻击意图。通过告警降噪聚焦威胁告警，降低了人员投入，极大提升研判效率，使安全专家能够更高效地应对海量告警信息。恶意IOC查询&拓线智能体：当保障人员发现可疑IP时，该智能体可快速查询威胁情报并完成关联分析，提取关键要素转化为自然语言形成查询简报。对于关联家族IOC查询，也能自动挖掘关联信息并生成拓线情报报告，避免了传统人工查询分析的复杂和耗时，提高了研判的准确性和效率

133、。3）城市侧应用场馆安全风险分析智能体：保障人员可借助该智能体每日高效便捷生成场馆重保运营日报，节省人力成本。它自动聚合安全告警，分析并输出报告，将传统人工收集、分析、编撰报告的3小时流程缩短至11分钟，大大提升了日报生成的及时性和准确性，确保安全运维保障工作更有针对性和时效性。4）通用应用亚冬小恒智聊智能体：场馆及赛事侧保障人员可通过自然语言对话调用其他网络安全运营智能体，快速完成日常网络安全运营工作。它基于丰富的网络架构文档、应急预案等知识库，为保障人员提供专业化解答，提升了工作效率，自上线以来保障人员累计使用提问达174832次，日常工作效率提升2倍。1）保障成果显著在哈尔滨亚冬会的网络

134、安全保障任务中，智能体助力实现了零网络故障、零要客投诉、零网信安全事件的出色成绩，成功守护了这场精彩绝伦的“冰雪嘉年华”，再次续写了安恒信息在重大活动保障中的辉煌战绩。2）效率大幅提升通过智能化方案替代传统人工密集型工作，大幅减少了安全专家在重复性、繁琐性工作上的时间投入。例如在数据安全风险评估中，传统方案需要1人/天完成评估依据拆解，而智能体仅需1小时；在恶意文件分析中，传统方案样本分析耗时10分钟，智能体仅需10秒钟。在多个环节显著缩短了工作时间，提高了工作效率。如场馆安全检查的报告生成从传统人工的2小时/系统缩短至15分钟/系统；安全情报分析中的情报收集时间从20分钟缩短至5秒钟。3）保

135、障质量提高累计拦截180万余次攻击，通过智能体快速研判，实现95%的攻击处于资产收集阶段即成功监测并完成阻断，大幅提升了攻击拦截的精准度和及时性。共计完成封禁动作13000余次，其中90%以上是由智能体提供建议，有效提高了威胁研判的准确性，确保了对恶意攻击的精准打击。4）能力全面提升能够快速关联多维数据，实现知己知彼，助力高级威胁发现准确率大幅提升，增强了对复杂网络攻击的感知和预警能力。通过智能体完成检查、分析、研判等标准化工作，均衡了团队参与保障人员的能力水平，避免了因人员差异导致的工作不一致问题，提升了整体保障团队的专业性和协同性。智能体在哈尔滨亚冬会网络安全保障中的成功应用，充分展示了其

136、在重大活动网络安全保障场景中的强大优势和巨大潜力。安全知识库建设场景：私域知识智能融合背景介绍在网络安全运营过程中，安全知识的积累、管理和应用对于提高安全运营效率和决策准确性至关重要。然而，传统的安全知识管理方式往往存在知识分散、难以查询、更新不及时等问题，难以满足快速变化的网络安全需求。因此，构建一个高效、智能的安全知识库成为提升网络安全防护能力的关键。模型知识更新需要重新使用大量数据对整个模型进行训练，训练一次需要海量的计算资源，如高性能的GPU集群以及高质量的训练语料，而语料数据的采集、清洗和标注需要大量的人力和时间成本。模型知识更新依赖重训过程，需要整理或增强预训练语料，语料准备、标注

137、等需要大量时间，进一步采用大量GPU进行训练，消耗大量GPU算力时间，导致模型知识更新不及时，模型针对高时效性问题幻觉严重。安全智能体高价值场景应用3334成熟度模型评价研究报告效果总结解决方案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。智能体可以自动收集、整理和更新安全知识，包括安全政策、法规、标准、安全事件案例、解决方案等，并对这些知识进行分类和标注，方便用户快速检索和使用。同时，智能体还能根据用户的需求和问题，提供个性化的知识推荐和解答，帮助用户更好地理解和应用安全知识。知识图谱是一种先进的数据组织形式，它以图形数据库为核心，将现

138、实世界中的实体（如人物、地点、事件、概念等）及其相互之间的复杂关系进行结构化描述和存储。这种形式不仅能够存储数据本身，还能表达数据间的意义和关联，形成一个可查询、可推理的知识网络。知识图谱旨在提高信息检索的准确性和智能化水平，支持诸如语义搜索、推荐系统、问答系统等多种应用场景，尤其在安全领域展现出独特的价值。实战案例在网络安全领域，使用混合增强检索生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）技术，可以有效地将实时威胁情报与客户的私域知识结合起来，以提高威胁检测和响应的能力。以知识图谱和向量数据库形式构建检索数据库，包括实时威胁情报、私域知识和安全知识，实时威胁情

139、报包括最新的网络攻击模式、漏洞信息、恶意IP地址等，这些信息通过知识图谱的形式进行组织，以便于捕捉实体之间的关系和模式。私域知识指的是客户特定的信息资产、历史安全事件、内部安全策略等，安全知识指的是需要定期更新的法律法规、政策文件、监管要求等，这些知识被转化为向量形式，并存储在向量数据库中，以便于快速检索和比较。通过混合RAG技术应用，模型首先从向量数据库中检索相关的私域知识向量。然后，结合知识图谱中的实时威胁情报，进行上下文增强和信息融合。进一步通过将检索到的私域知识与实时威胁情报相结合，模型能够构建一个丰富的上下文环境，以更好地理解和分析潜在的安全威胁。在增强的上下文中，模型生成针对性的安

140、全响应策略或报告，如入侵检测规则、安全警报、修复建议等。通过结合实时情报、私域知识和安全知识，模型能够更准确地识别和预测安全威胁，显著减少了从检测到响应的时间。适应不断变化的网络环境和攻击手段，为防御提供详细的分析报告和建议，帮助安全团队做出更明智的决策。结合私域知识，减少了对正常行为的误判，提高了检测系统的可靠性。图7：混合RAG业务流程图图8：会议助手截图3536向量数据库与知识图谱的结合，利用向量数据库的高效检索能力和知识图谱的丰富关系网络，实现快速且深入的安全分析。提高了安全知识的利用率和传播效率，为安全运营人员提供了更全面、准确的知识支持，有助于提升整体的安全运营水平和决策质量。引入

141、客户私域知识补充知识库，确保安全策略可以适配客户业务要求，为安全运营人员在面对复杂多变的网络安全威胁时提供了有力的智力支持。输出应答查询类用户恒脑大模型输入提示词生成类知识图谱向量数据库威胁情报漏洞数据安全知识库向量化情报数据&文本片段提示词分析引擎向量化恒脑安全垂域大模型系统命中数据召回片段客户私域知识其他安全数据成熟度模型评价研究报告安全智能体高价值场景应用效果总结图9：钓鱼邮件（真实案例）图10：钓鱼邮件智能体实战截图钓鱼邮件场景：屏蔽各类垃圾邮件和钓鱼网站背景介绍钓鱼邮件作为网络攻击的常见手段，通过伪装成可信实体，如知名企业、金融机构、政府部门等，向用户发送欺诈性电子邮件。这些邮件旨在

142、诱使用户泄露敏感信息，如账号密码、银行卡号、身份证号码等，或执行恶意操作，如点击恶意链接、下载恶意软件等。随着网络技术的发展，钓鱼邮件的威胁不断演进，从早期简单的广撒网式攻击，逐渐转变为更加精准、个性化的定向攻击。攻击者利用大数据分析、人工智能等技术，深入了解目标用户的行为习惯、兴趣爱好、工作生活场景等，从而制定出更具针对性的攻击策略，大大提高了攻击的成功率。解决方案智能体能够对钓鱼邮件进行识别和防护。它可以对发件人信息异常特征进行识别，包括域名仿冒与伪装、异常来源特征等；对内容特征进行分析，如内嵌链接与二维码异常、附件安全检测、正文内容异常等；还可进行技术特征与行为模式分析，如邮件头部信息核

143、查、多因素验证机制等，以识别钓鱼邮件。同时，智能体还能结合自然语言处理和机器学习技术，对邮件内容进行深入分析，提取关键特征，与已知的钓鱼邮件模式进行比对，从而实现对钓鱼邮件的精准识别和过滤。实战案例安恒信息公司信息安全部在内部进行实战演练时，面向全体员工发送了一封钓鱼邮件，结果有大量用户扫描钓鱼邮件中二维码，填写个人身份信息，而部分员工使用钓鱼邮件智能体进行检测，则识别出该邮件的钓鱼属性。以下是智能体识别的详细案例：安全智能体高价值场景应用3738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，减少了钓鱼邮件对用户信息和财产安全的威胁，保障了用户的网络安

144、全环境。成熟度模型评价研究报告效果总结安全智能体高价值场景应用3940内容安全审核场景：打造动态多媒体内容防御中枢背景介绍近年来，在全球范围内，尤其是我国，电信网络诈骗案件数量剧增，涉及金额庞大，对社会经济和个人财产安全构成严重威胁。诈骗活动的背后已形成一套完整的“黑灰产业链”，包括非法获取和贩卖个人信息、提供技术支持（如木马软件开发、维护虚假网站）、供应通讯工具以及进行资金洗钱等多个环节，各环节相互勾结，构建成复杂精密的犯罪生态系统。诈骗团伙内部组织结构严密，角色分工明确且高度专业化、规模化。尽管反诈宣传与教育持续加强，但公众网络安全防范意识仍有待提升，大量用户因缺乏安全知识或警惕性不足而成

145、为受害者。此外，色情、赌博、谣言等违规内容在网络平台上泛滥，其形式多样，既有文本、图片，也有音频、视频等多种多媒体形态，识别难度极高。违规内容可能隐晦、模糊，要求审核者具有深入理解才能准确判断。虽然AI和机器学习技术在内容审核上取得了一定进展，但在面对新型、变种或深度伪装的违规内容时，仍存在误判和漏判的风险。解决方案用智能体的自然语言理解和意图识别等能力特性，构建智能体来实现内容安全审核。在文本内容安全检测方面，智能体结合关键词检测、语义理解和情感分析技术，精准过滤违规言论；在图像视频安全检测方面，智能体利用计算机视觉技术和深度学习框架下的卷积神经网络等，快速准确检测不适当内容；在音频内容安全

146、检测方面，智能体采用语音转文本技术和深度学习分析音频信号，对音频内容进行关键词、语境和情感分析。通过这些智能体的协同工作，打造动态多媒体内容防御中枢，实现对多媒体内容的全面、高效、准确的安全审核。实战案例微软推出的Azure AI Content Safety 提供一系列经过训练的AI模型，能检测图片或文本中与偏见、仇恨、暴力等相关的负面内容，可理解并检测包含八种语言的图片或文本，还为被标记内容的严重性进行打分，提示人工审核员哪些内容需要采取行动，相比其他同类型产品在公正性和上下文理解方面有显著改进，但仍需依赖人工审核人员标记数据和内容。YouTube 利用先进的人工智能(AI)和机器学习算法

147、，高效地扫描并标记潜在的不当内容。这些先进的系统经过海量数据的训练，包括用户之前举报的内容以及人工审核员审核的内容。这些算法可以通过分析模式、信号和关键词来快速识别可能违反 YouTube 社区准则的视频、评论或频道。在文本审核上，智能体综合运用关键词检测、语义理解和情感分析技术，提高了违规内容识别的准确度和效率。不仅对特定关键词进行精确扫描，还能理解词义变化和上下文情境，避免误判，确保公正性。同时，其情感分析功能可细致挖掘文本情绪倾向，不仅能发现明显的攻击性言论，还能识别较为隐蔽的负面内容，有效预防和过滤网络暴力、辱骂及煽动性言论。在图像内容审核中，结合计算机视觉技术和深度学习框架下的卷积神

148、经网络（CNN），智能体能快速检测并定位色情、暴力、恐怖等不适当图像内容。对于视频审核，除了能识别单帧画面中的违规元素外，还能通过3D CNN或时间序列分析理解视频动作变化、场景转换和内容发展趋势，实现对动态色情、暴力行为等的高精度检测。借助专门训练的视频内容深度学习模型，智能体可在视频每一帧实时运行图像检测算法，结合前后帧信息追踪潜在违规行为，并通过注意力机制聚焦关键片段，提高整体审核准确率和效率。在音频内容审核领域，智能体可通过语音转文本技术将音频转化为文字后，采用成熟的预训练模型进行关键词检测、语境理解和情感分析，从而判断音频是否存在违规内容。此外，智能体还可直接对原始音频信号进行深度学

149、习分析，识别出异常声音模式如攻击性或色情暗示的声音元素，及时发现有害音频信息。成熟度模型评价研究报告感知散列：YouTube 使用感知散列技术为视频创建独特的“指纹”，使平台能够检测并阻止之前删除的内容的重新上传，即使视频已被稍加修改。自然语言处理(NLP)：NLP 算法分析基于文本的内容，例如视频标题、描述和评论，以识别潜在的仇恨言论、骚扰或其他政策违规行为。图像和视频分析：先进的计算机视觉算法扫描视频帧和缩略图以查找露骨内容，例如裸体、暴力等图形图像。虽然自动化系统对于大规模标记潜在问题内容至关重要，但它们并非完美无缺。误报可能会出现，而上下文信息往往是判断内容是否真正违反准则的关键。这时

150、，人工审核员就派上用场了。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人工智能应用安全发展展望4142人工智能应用安全发展展望05 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 风险转化与应用场景适配，构建“负责任的人工智能应用”安全技术不断创新演进，从被动防御到主动免疫系统 人工智能融合发展，促进社会和谐共存人工智能的应用将使软件的主要使用方式发生根本性变化，由传统的用户点击各菜单功能操作，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。这种转变将导致软件菜单类功能的设计思路由加法向减法转变，最终可能仅保留必要的手工控制功能，极大地简化用户的操作流程，提高

151、软件的使用效率和智能性。软件安全行业将快速向引擎化方向发展，回归安全能力本身。各个安全功能将被封装成引擎，通过智能体的调度和协同工作，实现更高效、灵活的安全防护。这种方式能够更好地应对不断变化的安全威胁，提高安全软件的适应性和响应速度。人工智能技术将加速安全产业生态的融合与协同。不同企业、机构之间的安全能力将通过智能体实现无缝对接和协同工作，形成一个有机的安全防护整体。例如，安全厂商与软件开发商、硬件制造商等合作，将安全能力嵌入到产品和解决方案中，共同为用户提供更加全面、可靠的安全防护。风险转化与应用场景适配构建“负责任的人工智能应用”未来，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

152、要求，制定严格的风险控制标准。例如，在医疗AI领域，误诊率需控制在 0.01%以下；金融风控模型偏差率应低于 0.5%等。这些严格的标准将促使企业和机构更加注重人工智能应用的风险评估和管理，确保其在安全可靠的范围内运行。自动驾驶领域将遵循预期功能安全标准，系统需实时监测多项风险参数，以确保车辆在各种复杂路况下的安全行驶。同时，AI技术还将不断优化自动驾驶的决策算法和路径规划，提高驾驶的舒适性和效率。工业AI预测性维护将能够减少 30%的设备故障率，通过实时监测设备的运行状态，提前预测故障并进行维护，降低生产中断的风险和维护成本。此外，电网智能诊断系统可降低 85%的停电风险，保障电力供应的稳定

153、性和可靠性。成熟度模型评价研究报告城市级 AI 应急系统将突发事件响应时间压缩至3分钟，实现快速的应急响应和救援指挥。无人机集群可实现灾区 72 小时不间断监测，为救援工作提供及时准确的信息支持，提高救援效率和成功率。随着人工智能在安全领域的广泛应用，构建完善的伦理和法律框架至关重要。政府和相关机构需要制定明确的法律法规和道德准则，规范人工智能的应用和发展，确保其符合人类的价值观和社会利益。例如，明确规定在自动驾驶事故责任认定、医疗 AI 的诊断决策等方面的责任主体和边界，保障用户的合法权益和社会的公平正义。全球 AI 安全市场规模预计 2027 年将突破 650 亿美元，这一庞大的市场规模将

154、吸引大量的研发投入，推动安全技术的不断创新演进。安全技术的重点将放在对抗防御技术、隐私计算融合和自主进化能力等方面，以应对日益复杂和多变的网络安全威胁。对抗防御技术将成为未来安全技术的重要发展方向之一。通过研究和模拟攻击者的攻击手段和行为模式，开发出更加有效的防御策略和算法，提高安全系统对未知威胁的检测和防御能力。例如，利用生成对抗网络（GAN）等技术进行对抗训练，使安全模型能够更好地识别和抵御恶意攻击。隐私计算技术与安全技术的融合将进一步深化，以满足用户对数据隐私和安全的高要求。在数据共享和使用过程中，通过加密、匿名化、同态加密等隐私计算技术，确保数据的保密性和完整性，防止数据泄露和滥用。这

155、将为人工智能在医疗、金融等对隐私敏感领域的应用提供更强有力的保障。未来，安全技术将从传统的被动防御向主动免疫系统转变。借助人工智能的自我学习和进化能力，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，如自动隔离恶意软件、修复系统漏洞等操作，实现对安全威胁的主动防范和抵御，提高整个系统的安全性和可靠性。安全技术不断创新演进从被动防御到主动免疫系统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。例如，通过物联网技术实现对设备和环境的实时感知，结合人工智能的分析和决策能力，及时发现和处

156、理安全威胁；利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特点，确保数据的真实性和安全性，为人工智能的安全应用提供可信的基础。随着人工智能在安全领域的重要性日益凸显，对专业人才的需求也将不断增加。高校、科研机构和企业将加大对人工智能安全相关专业的投入，加强人才培养和引进力度，通过校企合作、产学研结合等方式，培养出更多具备跨学科知识和实践经验的专业人才，为人工智能安全领域的发展提供有力的人才支撑。面对全球性的网络安全威胁，国际合作与交流将变得更加重要。各国之间将加强在人工智能安全领域的信息共享、技术合作和政策协调，共同制定国际标准和规范，推动人工智能安全技术的发展和应用，构建全球人工智能安全防护体系，保障全球数字经济的稳定发展。人工智能应用安全发展展望4344成熟度模型评价研究报告