文章总结： 这篇文章介绍了AI赋能主动防御技术的最新应用指南，强调了AI正在推动网络安全从被动响应向主动免疫式防御转变。文章指出大语言模型和智能体是AI安全发展的核心驱动力，动态防御和欺骗防御是创新方案。文章提供了AI赋能主动防御的能力框架、治理框架和实践指南，包括成熟度评估和实施路径，帮助企业构建能够应对不断变化的攻击手段的持续进化防御体系。
综合评分： 85
文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,网络安全,安全运营
AI赋能主动防御技术应用指南（2025版）
原创
AISAIL
安全进化论
2025年9月12日 11:00
广东
近日，国内网络安全领域具有重要影响力的权威调研机构安全牛发布《AI赋能主动防御技术应用指南（2025版）》。本报告围绕事前动态防护、智能感知与预警、智能分析与决策支持、智能决策与自动化响应、智能对抗防御五大类核心能力，为安全管理人员及相关从业者提供兼具理论与实践价值的行动指南，助力有效解决技术落地的实际问题，探索AI赋能主动防御技术的本土化实施路径。
关键发现
【核心理念与技术驱动】
- AI 深度赋能安全运营，迈向“自动驾驶”时代：AI正在推动网络安全从传统的被动响应的安全运营向主动免疫式防御范式全面升级，本质在于通过 AI赋能，使安全系统具备预测性、自适应性、自动化和自进化的能力，从而改变安全攻防的规则。
- 大模型与智能体是A1 安全发展的核心驱动：大语言模型(LLM)的突破性发展为 AI在安全领域的应用提供了强大的大脑，智能体(Al Agent)的出现和应用，将AI能力从分析推向自主规划和自动化执行，是实现安全防御迈向主动防御的关键一步。
- 平台化与生态化是市场主流趋势：国内厂商正从单点AI安全产品向集成化、平台化解决方案演进。XDR(扩展威胁检测与响应)平台和智能安全运营中心(AISOC)成为主流方向，致力于打破数据孤岛，实现跨域协同防御。
【市场现状与用户需求】
- 国内市场需求旺盛，实践处于成长初期：国内市场对 AI赋能安全的需求增长迅速，驱动力包括日益复杂的网络攻击、严苛的合规要求和人才短缺等。市场处于快速发展阶段，政企、金融、运营商、能源等是目前主要参与行业，目前已经渡过对AI赋能主动防御的概念理解阶段，转而开始局部试点并更加关注 AI赋能的实际效果。
- AI赋能主动防御的应用百花齐放：AI赋能的应用场景从对已知特征拓展到对未知威胁的检测，以及通过威胁狩猎、应用异常发现威胁，并溯源取证等全业务场景。各厂家基于自身特长，通过融合不同的 AI技术和数据源，构建了针对未知威胁的精准识别和主动响应能力，并在告警降噪、未知威胁检测、自动化响应等方面取得了显著的成果。
【技术能力与动态防御】
- 技术应用成果显著，挑战与机遇并存：国内厂商在 AI核心技术应用(ML/DL、图神经网络、LLMS、智能体)方面广泛布局，并在告警降噪、未知威胁检测、自动化响应、事件关联分析、闭环处置等方面取得显著成果。
- 动态防御正在创新网络攻防的规则：动态防御和欺骗防御作为主动防御的创新方案，动态防御可以使攻击目标动态变化，显著增加攻击者的难度和成本，而欺骗防御通过布置陷阱诱捕攻击者并进行反制，并利用 AI 技术进一步提高了仿真性和管理效率。
- 大模型安全风险成为 AI 时代的新焦点：大模型应用的普及带来了提示词注入、内容安全风险、模型安全风险等独特挑战，未来 AI将持续增强持续学习和自我调整能力，提高对抗防御能力。
- 攻防 AI博弈加速，呼唤自适应防御：随着攻防双方都在利用 AI，未来的网络空间安全将是AI与 AI之间的较量。这要求防御体系具备持续学习和自我调整能力,构建动态自适应防御体系。动态防御、欺骗诱捕等技术，正是实现这一目标的有效途径。
AI 赋能主动防御的核心能力
【AI 赋能主动防御的理念和目标】
AI 赋能主动防御的核心理念是利用人工智能技术从根本上革新组织应对网络威胁模式，通过智能威胁预测、行为异常检测和 AI驱动的威胁猎杀，实现对未知威胁的精准防护;通过智能决策与自动化响应,大幅提升安全事件处理的效率与效率，并通过构建安全知识图谱，优化安全资源配置，赋能专家进行高价值战略规划;同时，借助对抗性人工智能防御能力，确保防御体系的持续学习与动态响应，从而构建起一个能够应对不断变化的攻击手段的持续进化防御体系，确保企业在网络安全领域始终保持领先地位。
【AI 赋能主动防御的能力框架】
AI 驱动的主动安全防御体系的核心能力并非孤立的工具，而是一系列智能协同的模块，构成完整的整体,共同构建从预测到响应的全方位防御屏障,驱动安全系统向智能化、主动化演进。大语言模型(LLM)的发展和智能体 (Agent)的应用，是当前 AI安全技术实现跨越式发展的主要驱动力，推动了自动化和自主化能力落地。
【AI 赋能主动防御的技术框架】
AI 赋能主动防御的通用技术框架是一个多层次、自下而上的体系,它整合了 IT 基础设施、安全数据。AI 核心技术和上层应用，共同构建智能安全防护。该框架基于上周厂商的能力实践经验，旨在为企业提供构建 AI 安全体系的通用蓝图。
【AI 赋能主动防御的关键技术】
AI 赋能主动防御的关键技术包括机器学习与深度学习、大数据分析技术、大语言模型、图分析技术.联邦学习与隐私计算、自动化与编排等，这些技术并非独立存在，而是技术相互支撑、融合赋能，形成能力一技术的矩阵式结合，共同构建了一个能够预测、感知、分析、决策并自动化响应的智能安全防御体系。
AI 赋能主动防御的治理框架
【AI 赋能主动防御治理的思路】
国际主流的安全成熟度框架提供了构建 A1赋能主动防御体系的战略蓝图和管理规范，并通过 AI技术实现，两者相辅相成，共同推动企业网络安全能力的持续提升。
【AI 赋能主动防御治理的策略】
结合主流安全成熟度框架(如 COBIT 的 IT治理、NIST的风险管理导向、ISO27001的 ISMS 系统化要求、CMMI的过程成熟度指引等)。
【AI 赋能主动防御的多维度指标体系】
从多维度量化评估 AI 赋能主动防御有效性，涵盖威胁防护能力提升、威胁检测与响应效率提升以及风险管理与合规性等方面。
AI 赋能主动防御的实践指南
【AI 赋能主动防御成熟度框架的六大维度】
六个关键维度都源于对“如何成功将 AI赋能主动防御的核心能力框架与治理框架有效落地”这一核心问题的分层剖析，并充分考量了 AI赋能主动防御核心能力框架与治理框架的有效落地，并清晰全面地描述 AI 赋能主动防御各个成熟度阶段的能力，反映技术应用的深度，更能体现威胁检测与响应、组织管理和价值实现的全貌，共同构成了评估和引导企业安全能力演进的综合视角。
【AI 赋能主动防御成熟度阶段描述】
AI赋能主动防御是一个渐进式发展过程，本报告将 AI赋能主动防御的成熟度划分为五个等级，每个等级代表企业在 AI 安全能力建设上的不同状态和目标。以下详细描述每个阶段的总体特征，并结合六个关键维度进行深入阐述。
【基于成熟度框架的实施路径】
人工智能驱动的主动防御的实施是一个系统性持续优化的复杂过程，不可能一蹴而就，遵循由浅入深、由点到面、由易到难的原则。组织可基于成熟度框架，结合自身实际情况，采用循序渐进建设方法,稳步推进各阶段建设，才能充分发挥人工智能在网络安全领域的潜力，构建坚不可摧的安全防线。
AI 时代的大模型安全防护
【大模型安全威胁风险模型】
为有效防御 AI 系统，尤其是大模型，首先需了解攻击者利用其脆弱性的方式(攻击模型)，以及这些攻击可能导致的危害(威胁模型)，是制定防护策略的基础。国际上已经形成了针对大模型风险的框架，为大模型安全防护提供基础。
【大模型安全威胁防护框架】
安全牛从业务、数据、应用和基础设施四个层面构建了 AI安全风险防护框架，通过全面纵深的防御体系，应对大模型时代复杂多变的安全威胁，为大模型安全提供全方位保障。
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