转自：中国经营网

中经记者 谭伦 北京报道

随着AI智能体迎来爆发式增长，以OpenClaw、Hermes为代表的通用智能体正在快速渗透千行百业，掀起“养AI”热潮，但与此同时，网络安全所面临的压力，也达到了前所未有的广度与深度。全球多家安全研究机构指出，通用智能体在企业级安全运营场景中暴露出可控性弱、专业性不足、安全隐患突出等短板，正给企业网络安全带来严重威胁。

在此背景下， 长期深耕实战服务的国内网安龙头绿盟科技敏锐地洞察到了这一产业顽疾。日前，绿盟科技正式发布安全数字人平台，宣布打造以风云卫为核心的专业化安全数字人团队，目标是把将全人员从大量执行性工作中解放出来，把安全运营从“人驱动工具”推进到“数字人团队协同驱动”。

这一动作，也引发业界关注。对于此次安全数字人的发布，绿盟科技集团鹰眼安全运营中心负责人李昀磊日前在接受《中国经营报》记者专访时表示，通用智能体更像个人助手，放到企业级安全运营场景里，会遇到安全性、复杂任务可靠性、审计追溯和开箱即用等一系列问题，因此，绿盟要做的不是“把一个通用智能体扔进业务流”，而是把长期积累的安全经验、流程和工具，封装成可直接上手的专业团队。

李昀磊指出，伴随人员流动的常态化，企业的攻防经验往往随着个体离职而“清零”，无法形成组织级的智力资产持续沉淀。当工具和流程本身演变成效率的瓶颈，行业亟需一种颠覆式的运营新范式。

“AI安保公司”

从2023年大模型风口爆发至今，网络安全与AI的结合已历经数次迭代。绿盟科技的AI演进之路同样清晰可见：2023年9月正式发布“风云卫大模型”；2024年将其升级为“风云卫AI安全能力平台”；而到了2026年的今天，正式迈向了“安全数字人平台”。

谈及这一发展路线，绿盟科技集团产品BG副总经理吴天昊对记者表示，这不是一次简单的产品命名变化，而是AI应用路线从“单点赋能”走向“自主完成任务”的必然结果。

“在我们看来，这是AI发展的一个阶段和路线趋势。其实从其他行业产品可以看到，比如一些纯技术应用，到辅助我们完成一个专项工作，再到自主去完成我们下达的任务。站在网络安全的角度上来看，也是一样的。”在吴天昊看来，传统的AI赋能更多是单点的技术应用，对效率提升相对有限。而安全数字人平台是一次里程碑式的跨越，它把过去安全运营工作的整个全流程都赋能给了数字人，再通过数字人把一系列产品、工具整合并调用起来。

然而，当前市面上如OpenClaw、Hermes等通用智能体已经非常成熟，绿盟科技为何要大费周章地打造一套专属的安全数字人平台？

李昀磊从企业级落地的维度进行了深度对比。他指出，通用的智能体在制作时主要面向个人用户，并没有面向企业多员工配合、处理复杂任务的设计。如果直接投入企业级场景，其安全性、可靠性、可控性以及历史行为的可追溯性都存在严重缺陷。同时，通用智能体往往需要长期的、高成本的“驯养”过程，无法做到开箱即用。

此外，自然语言连续对话的交互形态在处理复杂企业流程时效率极其低下，而绿盟安全数字人平台创新性地采用“自然语言交互与工单驱动相结合”的模式，复杂的攻防任务在平台内部都会转化为标准工单、卡片和简报，管理者只需在关键节点快速审阅、下达结论或予以授权审批，即可驱动数字人团队的高效协作，实现“极简交互”。

更关键的差异在于“安全可控性”。作为一家网络安全厂商，绿盟科技深知“未经驯服的AI”进入核心业务流的巨大风险。吴天昊分享了一则真实的行业案例：某客户曾尝试用通用智能体自行搭建安全运营流程，由于缺乏边界限制，在一次处理安全封堵的任务中，该AI智能体由于缺乏经验，竟直接输出了“封堵所有互联网出口”的指令并自动执行，直接导致该企业全网中断。

“作为一家安全厂商，我们天生的一个使命就是保障客户整体的业务能够顺畅运行。”吴天昊形象地打了个比方，数字人平台可以视作AI的一家安保公司，在这家公司内，不再是单个AI在孤军奋战，而是由多个各司其职的数字人角色组成的团队，它们之间不仅有密切的业务配合，更存在先天的“制衡与规则边界控制”。绿盟通过对数字人执行动作的边界、访问权限进行限制，从而杜绝了AI因“幻觉”或误判导致的企业业务灾难。

用AI对抗AI

数字人发布的另一重原因，是随着AI技术的普惠化，网络黑产与恶意攻击者也在以惊人的速度增长。面对攻防两端都在加速的挑战，绿盟选择将“AI对抗AI”视作应对的答案。

以近期备受国际瞩目的Anthropic未公开的Mythos模型为例，李昀磊介绍道，其表现出的挖洞能力令整个网安业界震动。在传统时代，安全公司或顶尖黑客要挖掘并组合出一套高价值的系统漏洞，往往需要耗费半年甚至数年的心血，一旦攻击路径被防守方捕获并修补，攻击成果便化为乌有，防守方尚有喘息之机。然而，AI的介入彻底打破了这一平衡。

“现在的形势变成了，我要攻击的时候，直接上你的系统去挖，然后挖出来一个一个漏洞，但你的防守补丁是防不了的，是补不上的。” 吴天昊进一步指出，在这时，传统防守方基本上无力应对，而AI能够在极短时间内（如4小时内）连续深挖代码，并将3个看似不起眼的微小单点问题组合成一条致命的漏洞利用路径，这种深度和速度远远超越了普通人类。

吴天昊认为，过去网络安全工程师饱受两方面折磨，一是精力问题，攻守永远不平衡，防守方在面对漫天攻击时始终疲于奔命；二是经验问题，顶尖专家的经验难以在行业间快速复制。而AI在专项任务上的精力是无限的，其处理效率可以达到人工的数十倍、甚至数百倍，同时又是极佳的经验共享智力平台。

此外，吴天昊表示，AI还让网络诈骗与钓鱼邮件的生产成本逼近于零。黑产能够利用AI自动爬取目标企业官网、社交媒体的信息，对特定人员（如高校科研教师或企业高管）进行精准的用户画像，自动定制一千封毫无破绽的、完全不同的“定向钓鱼邮件”，甚至能由AI长期在线“陪聊”以诱骗对方点击。攻击侧的效率提升，导致了危害的质变。

面对如此高频、瞬息万变的“AI流”攻击，传统的基于静态规则特征库的防御手段早已显得捉襟见肘。因此，防守方必须引入AI的自主决策与泛化能力，在每一个微观报文的逻辑对抗上部署AI。

“传统是人挖漏洞，人出检测规则，那我们现在就是AI挖漏洞，AI识别到了，AI再出检测规则，用快打快。”吴天昊表示。通过安全数字人平台，绿盟科技实现了“检测规则自动生成”的闭环。即便面临新漏洞流出，绿盟内部的智能体也只需10分钟左右即可完成传统需要半天甚至数月的信息收集与漏洞利用条件分析，并迅速生成防护规则部署至全网。这种“用快打快”的防御速度，正是对抗新型AI攻击的唯一解。

让数字资产“永不流失”

虽然有着强大的技术指征，但任何一项新技术和产品的应用，最终必须面对商业落地闭环的考验，安全数字人亦不例外。面对全行业大中小型不同规模、不同安全成熟度的客户，绿盟科技向记者表示，安全数字人平台采取了极具弹性的市场部署策略。

据吴天昊介绍，首先，针对预算有限、希望即插即用的中小型企业，绿盟将提供极轻量化的SaaS化服务，只需一条网线连接本地数据即可快速提升运营效率。

其次，针对中大型企业、金融机构或政府单位，由于其对数据隐私和“数据不出域”有着严苛的合规要求，绿盟提供物理硬件一体机或软件化的本地部署方案，将风云卫模型及数字人能力直接锁在企业机房内。

此外，针对AI建设已经走在前沿、拥有自身算力资源池和AI框架的头部央企和大型客户，绿盟则支持多底座集成，将垂直领域模型部署在客户的算力池中，实现多智能体之间的相互调用与协同。

吴天昊同时透露，目前诸如电信运营商、金融等数字化程度极高的行业，对安全数字人的规划最为积极。绿盟科技正深度参与到某些大型电信运营商的行业级数字人战略设计中，将自身的安全经验深度共享，推动“安全+行业特征”的纵深演进。

最后，除了应对外部威胁，安全数字人平台还在企业内部治理上带来了一个巨大的边际效应——解决网络安全人才流动的“经验流失”难题。据李昀磊介绍，网络安全高度依赖个人经验，往往“新手与专家之间有些天壤之别”。而在安全数字人平台上，由于所有攻防对抗过程均由系统和多数字人角色协作驱动，历史上的每一次研判、每一次处置、甚至是客户处理问题的独特技术偏好，都会被系统完整、无一遗漏地记录下来。平台内部的复盘总结数字人会定期对这些海量数据进行充分、高完备性提炼，将临场发挥的经验沉淀为可复现的、标准化的SOP（标准作业程序），进而浓缩成数字人的“Skill（技能库）”。

这就意味着，即便企业的真人网安团队发生人员更迭，企业的安全防线质量也不会发生剧烈波动。数字人团队通过自我学习与持续进化，将原本属于个体网安专家的“流动经验”固化成了企业不可剥夺的、持续增值的“数字资产”。

展望网络安全行业的未来，吴天昊认为，人机协作模式的重构或将是大势所趋。企业管理者不必再去苦苦学习复杂的安全平台操作，只需用最质朴的业务语言下达指令，正因如此，“AI对抗AI”会成为未来安全运营的新常态，而人，则将会更多承担指挥与决策的角色。

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：）