当前，全球网络攻击的规模与复杂度正以前所未有的速度激增，平均每秒发生数万次攻击事件，2024年勒索软件攻击数量更是同比激增超过150%。与此同时，攻击者越来越多地利用人工智能技术生成高度逼真的钓鱼邮件，并通过自动化手段绕过传统安全检测机制，使得依赖特征码识别的传统静态防御手段几乎完全失效。此外，企业每天产生的安全日志数据量高达TB级，安全运营人员在面对如此庞大的数据洪流时，已远远超出人力处理和识别安全告警噪音的能力范围。更为严峻的是，随着大模型的广泛应用，其中可能包含敏感信息、商业机密甚至国家机密，存在严重的数据泄露和隐私风险，进一步加剧了网络安全形势的复杂性。
需通过AI模型将海量告警误报率大大降低，自动过滤无效噪音并精准定位真实威胁（如恶意文件、异常登录），使安全团队效率显著提升
需利用AI行为分析（如UEBA）实时检测零日攻击、APT等无特征威胁，通过异常操作链预测风险，弥补传统规则库数小时至数天的防御时间差
需实现秒级自动化攻击阻断（如自动隔离终端、拦截恶意IP）和漏洞修复，将威胁响应时间压缩至秒级，使攻击造成的损失下降
需通过AI自动化处理绝大多数初级分析任务，释放人力聚焦战略决策，将安全运营成本降低并弥补人才缺口
通过AI自动化串联漏洞信息、安全威胁防护策略、事件响应处置流程，消除人工操作断点，实现安全漏洞或攻击事件从发现到修复的持续加速，显著降低业务安全风险
预定义策略引擎联动安全设备执行闭环操作（如恶意进程自动隔离、漏洞热修复），大幅压缩重大安全事件处置窗口，确保业务连续性
利用 AI 实时整合多源漏洞数据，通过 RAG 技术构建知识库，结合内部资产分析，实现威胁影响动态评估，将海量安全数据转化为可操作的防护策略，充分释放数据价值
风险治理效率质变：通过 AI 自动化替代重复性安全工作，减少人力投入，降低安全运营成本。同时快速处置安全事件，避免因事件延误导致的更大损失，实现资源高效利用 。
安全防御能力迭代提升：精准检测钓鱼邮件、及时评估漏洞风险，有效抵御网络攻击，防止数据泄露、勒索软件入侵等安全事件，保障企业核心业务安全稳定运行 。
安全资源充分释放：AI自动化处理重复性任务（日志分析、响应操作、报告生成），使安全团队聚焦高价值威胁追踪与战略规划，缓解人力资源短缺压力。
安全投资长效保值：AI 整合分析多维度安全数据，为企业提供专业的威胁评估与处置建议，辅助管理层科学决策，推动企业安全管理从被动防御向主动智能防护升级 。
沪公网安备31011502002642号
