*本文参考报告：《2024年中国AI在网络安全中的应用探析》，首发于头豹科创网。

日前，2024全球数字经济大会数字安全高层论坛在北京召开，聚焦“AI驱动安全”主题。伴随人工智能技术的飞速演进，有效整合AI力量以强化数字生态防护已成为行业内外的关键议题。今年全国两会《政府工作报告》中，首次纳入“人工智能+”行动，意在借助AI技术的广泛运用，推动传统产业革新与新兴业态的成长。

数字化加速推进的同时，网络安全威胁日益凸显，传统防御手段已难以满足新时代的安全需求。在此背景下，“人工智能+安全”成为了一种创新思路，它不仅能够提升安全预警的精准度，还能通过深度学习等技术，自动识别并防御未知威胁，为构建更加坚固的网络防线提供了可能。

从智能识别网络攻击模式，到自动化响应安全事件，再到预测未来风险趋势，“人工智能+安全”正逐步展现出其在网络安全领域不可替代的作用。

本文，头豹研究院将对中国AI网络安全发展现状、技术应用等进行分析，以期对未来的市场发展方向提出研判。

01

中国AI网络安全发展现状

2024年全国两会《政府工作报告》中 “人工智能+”行动引发热议，这是“人工智能+”首次被写入政府工作报告中，“AI+安全”也屡被提及。

在《关于鼓励兼具“安全和AI”能力的企业解决通用大模型安全问题的提案》中，阐述了解决通用大模型安全问题的必要性和紧迫性。《关于创新发展“AI+安全”护航中国式现代化的提案》则建议要大力探索“AI+安全”创新应用，抢占国家安全的人工智能战略制高。

在0 day攻击、ATP攻击、DDoS攻击等网络安全事件频发催化下，网络安全已上升至国家战略高度，企业与个人信息安全备受各界重视，并着力部署网络安全防御策略，伴随数字经济的发展、物联网建设的逐步推进，网络安全作为数字经济发展的必要保障，其投入将持续增加。

2022 年全球网络安全技术总支出711亿美元，同比增长15.8%。其中网络安全是收入最多的安全产品，增长了8.9%，达到了54亿美元。2022年，中国网络安全行业规模达到788亿元，预计2027年，行业规模将增长至1,942亿元。

随着生成式AI的兴起和多模态人工智能的发展，人工智能的应用商业化落地进程不断加速，行业应用场景不断拓宽。2022年，中国人工智能行业规模达到3,716亿元，预计2027年，行业规模将增长至15,730亿元。

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一方面，AI技术能够显著提高网络安全防御能力，通过自动化和智能化的手段增强对潜在威胁的识别和响应速度；另一方面，AI也可能被恶意利用，加剧网络安全威胁。

随着机器学习技术、生成式AI和大模型的发展，其在网络安全领域的应用越来越广泛。AI技术能够通过高级数据分析功能，增强早期检测系统的能力，从而更有效地识别和预测网络威胁。

2023年，全球AI网络安全市场规模为243亿美元，预计2030年规模将达1,338亿美元。未来，AI将在威胁发现、调整防御和确保可靠的数据备份等方面发挥重要作用。

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02

中国AI在网络安全中的应用

AI技术具备的速度、规模、范围优势，在数据处理和自适应防护、自动化和实时监控、优化资源分配、提升安全运营效率等方面赋能于网络安全，使得防御策略更加高效、自动化、智能化。

AI技术通过自动化和智能化的方式，能够有效地提高威胁检测的速度和准确性，从而加快对安全事件的响应时间并提升处理效率。

安全运营领域是自动化程度较低的领域。安全事件的频繁发生和种类多样性要求安全运营能够快速响应并处理各种威胁，然而，现有的自动化技术在处理复杂的安全事件时仍存在局限性，如告警无效、误报率高、缺乏研判上下文等问题。

此外，安全运营中心面临的核心问题包括大规模告警、24小时运营周期以及高要求的运营指标，这些都直接影响了安全运营的效率和状态。因此，自动化和智能化被视为提升安全运营效能的重要方向。

在过去十年，人工智能的机器学习技术已被厂商广泛应用于网络安全产品中，反病毒、垃圾邮件过滤和钓鱼检测工具等产品的自动化和智能化水平大幅提升，而“智能”网络防御成为网络安全行业的基本营销要素。

2023年，生成式AI、大模型技术大爆发，其技术价值正在多产业持续释放。国内众多网络安全厂商也分别聚焦于安全运营、威胁情报、应用程序安全、数据分类分级等应用场景，在2023年陆续推出了各具特色的网络安全垂直领域大模型。

03

中国AI网络安全未来展望

实时威胁分析与自动化响应

AI技术能够处理和分析海量数据，从而更准确地识别潜在的威胁，并通过自动化响应系统迅速采取措施。

自适应网络安全防御系统

基于深度学习、监督学习和强化学习等算法的自适应网络安全防御系统能通过实时分析网络流量和行为模式来自动调整安全策略。

增强网络防御

AI的自主学习和数据分析能力使得它在发现未知威胁及高级持续性威胁（APT）方面具有显著优势，还能提升对新型威胁的适应能力。

AI对抗AI

生成式AI技术的出现，使得网络攻击者可以更快地开发出新的攻击方法。因此，为了应对日益复杂的网络威胁，通过模拟攻击者行为来测试和改进防御系统变得极为重要。

生成式AI的应用

通过对历史威胁数据的分析，生成式AI可以预测未来的威胁。在漏洞发现上，通过学习和分析大量代码和应用程序，可以自动发现潜在的漏洞。

零信任微隔离

零信任模型强调每次访问都要重新验证用户的身份和权限，以及限制用户的访问权限到最低必要水平。AI可以通过自动化的方式实现持续验证和权限管理。

网安大模型发展面临数据安全与隐私、基础模型脆弱性、内容合规性、模型记忆风险、算法不透明、新兴威胁及外部和内部安全威胁等多重挑战。

此外，我们还在报告中完整分析了中国AI网络安全行业代表企业案例等，可前往文末获取完整版报告。

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