安全智能体魔方：成熟度模型评价研究.pdf

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1、安全智能体魔方：成熟度模型评价研究高 丹赛迪顾问股份有限公司C H I N A D A T A V A L L E Y W e s t L a k e D i g i t a l s e c u r i t y C o n f e r e n c e中国数谷西湖论剑大会目录01安全智能体发展综述02安全智能体成熟度魔方框架03安全智能体高价值场景应用04人工智能应用安全发展展望01安全智能体发展综述发展历程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。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。这一

2、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。萌芽阶段的安全智能体虽然能够完成基本的网络安全运维和数据安全维护任务，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。辅助工具以“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，其核心特征是将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。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、系统稳定性和防护有效性均已达

3、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。智能驱动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。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特征。算法赋能技术与产业现状基础设施层应用层技术层应用层多领域取得进展，推动多模态融合技术发展并展现商业化前景。安全智能体集成多种模块和接口，实现从被动响应到主动防御的转变。技术层呈现模型数据并重态势，头部企业加大研发投入，聚焦垂直

4、领域算法创新，研发动态行为模型和多模态融合检测技术，还通过开源社区和产业联盟促进技术共享交流，加快技术产品迭代。AI芯片算力突破100TOPS级，自主研发神经网络处理器和计算架构为智能体提供高性能算力；云计算服务商构建分布式训练平台和弹性推理框架，降低智能体部署门槛，推动规模化部署。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。作为智能体的“决策”中枢，当前推理大模型框架包括Cozy、Dify、LangFlow、LangChain、Manus等，帮助安全智能体在学习认知、技能库调用、操作执行、记忆存储、感知信息、奖励反

5、馈、趋势预测等方面提升核心竞争力。国外发展现状美国微软推出的 Security Copilot 将生成式人工智能技术应用于安全领域，通过自然语言接口接收查询请求并生成威胁分析等内容，提高安全运营中心的响应效率与知识留存能力。谷歌则依托 Chronicle 安全运营平台，构建威胁检测与响应体系，支持高效处理海量日志数据和实时威胁识别，缩短平均检测与响应时间。美国英国的 Darktrace 企业免疫系统在欧洲提供独特网络防御。它用无监督机器学习算法，分析网络实体行为建“数字抗体”，发现异常（如非常规登录等）告警或干预。配备自动响应模块，可智能应急且不影响业务。核心技术有贝叶斯概率建模等，适用于多行

6、业复杂网络环境。欧洲日本的 NEC 在网络安全与数据安全领域有深厚技术积淀，其结合人工智能、安全通信、加密算法和身份认证技术，构建综合安全解决方案。安全智能平台嵌入核心场景，多维度监控网络流量、终端行为等，借助深度学习算法实时识别异常通信行为与数据泄漏风险。亚太在安全智能体领域，国外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。全球领先的科技企业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，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