传统防火墙关注“谁在访问”，NGFW追问“在访问什么应用”，而AIFW正在回答一个更根本的问题：“访问行为是否符合预期业务目标？”华为白皮书指出，意图感知、主动防护、策略自治三大核心能力，使AIFW从规则驱动的流量控制系统演进为AI驱动的行为治理系统。

传统防火墙关注的是网络连接、应用访问和流量特征，而AIFW进一步关注行为背后的业务意图，并能够理解用户表达的安全目标与业务任务。AIFW不仅能够结合用户身份、应用上下文、Agent任务目标、模型交互内容以及历史行为模式，理解访问请求背后的真实目的，识别正常业务行为与潜在攻击行为之间的差异；还能够理解用户通过自然语言或高层业务目标表达的安全意图，将其自动转换为安全策略、访问控制和协同防护动作，实现从“理解意图”到“执行意图”的闭环。

基于双向意图感知能力，AIFW能够实现AI生成钓鱼攻击中的凭据窃取意图识别、Prompt Injection中的越权操作意图检测、Agent执行过程中的意图漂移识别与阻断、数据访问过程中的异常业务行为分析、横向移动中的异常访问目的识别。基于自然语言业务目标自动生成和下发安全策略，例如根据“开放研发团队临时访问测试环境72小时”自动完成策略规划、权限配置、生命周期管理和审计记录。基于用户任务目标，动态协调防火墙、身份认证、数据安全、终端防护等多个安全组件，实现安全能力的自动编排与执行。

传统防火墙主要依赖规则、特征库和已知威胁情报进行检测，而AIFW能够基于行为分析、风险推理和持续学习能力，在攻击造成影响之前发现并阻断风险。AIFW不仅关注已经发生的攻击行为，更关注攻击形成过程中的异常信号和风险趋势，通过关联用户行为、应用行为、Agent行为以及网络通信特征，对潜在威胁进行动态评估和预测。主动防护使安全防护从“发现攻击”演进为“预测攻击”、“阻断攻击”。

主动防护能力体现在八大关键Use Case中：Inline网络钓鱼检测实现毫秒级风险识别与在线阻断，综合检出能力达95%；DGA恶意域名检测识别率达82%以上；恶意软件防御集成CDE引擎实现数亿级病毒覆盖；加密流量检测在不解密前提下识别恶意加密通信；恶意C&C流量检测精准区分正常业务与可疑C&C通信；Prompt Injection注入防御支持虚拟对话、越狱模式等攻击手法防护；非法内容过滤支持TC260内容风控检测和隐私数据过滤；意图识别-恶意指令过滤覆盖危险系统命令拦截、反弹Shell、SQL注入攻击等场景。

随着企业网络规模扩大、AI应用普及以及攻击复杂度持续提升，传统依赖人工配置和维护安全策略的方式已难以满足实时防护需求。AIFW通过持续学习、风险反馈和策略优化机制，实现安全策略从生成、验证到部署和优化的自动闭环管理。策略自治使安全运营从“人工驱动”演进为“AI驱动”，能够自动生成和优化安全策略、自动发现并修复策略缺口、自动响应高风险事件、自动调整Agent权限和访问控制、自动阻断异常数据流动、自动构建新的威胁检测模型。

AIFW引入统一安全语义图作为整个系统的语义底座，将企业网络中的所有安全对象及其关联关系统一建模，实现网络层、应用层和业务层的一体化表达。图中的节点包括Identity、User、AI Agent、Device、Host、Container、Application等，边描述网络连接、服务调用、身份认证、数据访问、服务依赖、信任关系、策略约束等关系。图智能通过持续学习形成企业业务的数字映射，包括Online Graph Learning自动发现新的业务依赖和调用链，Graph Reasoning对攻击路径、横向移动进行实时分析，Least Privilege Inference自动推导最小权限访问集合。

在典型场景中，AIFW通过风险评估引擎根据多个对象维度关系进行风险评估，自动生成差异化策略：低风险生成放行策略，中风险叠加进一步的威胁检测，高风险直接阻断。例如，员工A通过办公PC访问代码服务器，系统自动识别身份、资产、安全区和业务应用，评估意图风险后自动生成放行策略；员工A访问财经数据库，系统评估意图风险高后自动生成阻断策略。传统依赖人工配置的策略管理方式，在面对十万余条策略时往往“只敢增不敢删”，而AIFW通过持续学习和自动收敛，实现策略的可扩展与可收敛。