人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來了網(wǎng)絡安全格局的深刻變化：一方面，傳統(tǒng)防御機制呈現(xiàn)出靜態(tài)規(guī)則失效、安全響應遲緩、協(xié)同能力缺失以及算法防護盲區(qū)等結(jié)構(gòu)性不足；另一方面，人工智能驅(qū)動的攻擊呈現(xiàn)出智能化升維、效率突破性增強和范圍急劇拓展的新特征，傳統(tǒng)防御范式面臨挑戰(zhàn)。面對這一深刻變革，構(gòu)建面向人工智能時代的網(wǎng)絡安全新范式已迫在眉睫。

伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和深度應用，人工智能驅(qū)動的新型威脅正顛覆傳統(tǒng)防御范式，攻擊手段的智能升維、攻擊效率的突破增強、攻擊范圍的急劇拓展，傳統(tǒng)安全防護模式正面臨多維度、深層次且極具破壞性的挑戰(zhàn)。這些新特征標志著網(wǎng)絡攻擊已從單點、靜態(tài)的行為演化為高度動態(tài)、分布式、智能化的攻防對抗新態(tài)勢，對傳統(tǒng)防護機制提出了重大挑戰(zhàn)。一是傳統(tǒng)安全防護陷入“修補——攻擊——再修補”的被動循環(huán)，由于人工智能攻擊的變異能力和多樣性，往往能夠繞過依賴于特征庫和規(guī)則集（如病毒特征碼、攻擊簽名等）的靜態(tài)檢測。例如，代碼混淆與多態(tài)變種使得簽名識別幾乎失效。二是在傳統(tǒng)安全架構(gòu)事件響應流程存在的較長延遲易造成連鎖反應。從威脅發(fā)現(xiàn)、分析、響應到處置需經(jīng)過多個環(huán)節(jié)，通常由人工主導。這種響應方式無法滿足人工智能時代攻擊的高速性，極易錯失最佳處置窗口，甚至造成連鎖反應。三是目前的網(wǎng)絡安全機制多為“點對點”部署，缺乏跨平臺、跨域的信息共享與協(xié)同聯(lián)動，難以形成統(tǒng)一防御體系。而人工智能攻擊往往呈現(xiàn)出分布式、跨網(wǎng)絡的態(tài)勢，一旦某一節(jié)點失守，極易牽一發(fā)而動全身。四是人工智能模型本身存在諸多安全隱患，包括訓練數(shù)據(jù)污染、對抗樣本欺騙、模型反演、后門植入等。而目前主流網(wǎng)絡安全體系尚未將人工智能算法安全納入整體防護范圍，缺乏有效的模型驗證與審計機制。

傳統(tǒng)防護體制存在的靜態(tài)規(guī)則失效、安全響應遲緩、協(xié)同能力缺失以及算法防護盲區(qū)等結(jié)構(gòu)性缺陷，導致其在面對智能化攻擊時顯得力不從心，亟須從機制與架構(gòu)層面進行深度重塑。

主動防御導向：構(gòu)建可預測、自適應的防護體系。人工智能深度融入網(wǎng)絡空間，面對攻擊行為的高度隱蔽性和快速演進，傳統(tǒng)依賴“入侵——檢測——響應”的被動式安全防護模式的滯后性與局限性日益凸顯。傳統(tǒng)機制往往只能在威脅造成實際損害后才被動響應，甚至錯失關(guān)鍵處置時機，引發(fā)系統(tǒng)性風險。因此，網(wǎng)絡安全范式亟須實現(xiàn)從“反應式防守”向“預測性干預”根本性轉(zhuǎn)變，構(gòu)建真正的主動防御體系。

主動防御的核心在于提前感知威脅、主動識別意圖并進行前置處置。人工智能技術(shù)為此提供了關(guān)鍵支撐：通過深度學習、自然語言處理、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等算法深度挖掘海量安全數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠從中提取潛在攻擊模式、異常行為特征及威脅發(fā)展趨勢，獲得預見未來風險的能力。威脅情報系統(tǒng)整合多方數(shù)據(jù)流構(gòu)建動態(tài)知識圖譜，實現(xiàn)持續(xù)學習和進化式預警。同時，用戶行為建模與流量分析技術(shù)建立個體與群體的行為基線，一旦發(fā)現(xiàn)偏離即可自動預警，有效識破攻擊者隱藏在正常流量中的偽裝。

主動防御不僅是技術(shù)升級，更是一場安全理念的深刻轉(zhuǎn)型。它要求安全機制具備持續(xù)學習、自主適應與動態(tài)演化的能力，推動網(wǎng)絡安全從被動應對威脅轉(zhuǎn)向主動掌控風險，從抵御已知威脅拓展到防御未知攻擊，從局部外部防護升級為全域感知與智能調(diào)節(jié)，最終構(gòu)建起具有自適應能力的下一代網(wǎng)絡安全體系。

“安全即服務”架構(gòu)：實現(xiàn)彈性敏捷的安全交付。隨著信息技術(shù)架構(gòu)向云計算、微服務和分布式系統(tǒng)加速演進，傳統(tǒng)安全防護模式已難以滿足現(xiàn)代業(yè)務對彈性、靈活性與實時性的需求。安全即服務（SECaaS）作為人工智能時代網(wǎng)絡安全新范式的核心載體應運而生。它將安全能力以智能化、服務化的形式進行封裝、交付與運維，既能保障安全性同時靈活適應人工智能驅(qū)動的業(yè)務系統(tǒng)需求。

SECaaS核心優(yōu)勢在于通過將防護功能封裝為標準化API接口，安全策略得以按需調(diào)用、靈活配置，使安全機制能夠以模塊化、可編排、可插拔的智能服務形態(tài)無縫集成到各類應用中，實現(xiàn)了安全與業(yè)務的深度結(jié)合。另外，借助人工智能分析能力，SE-CaaS能隨業(yè)務形態(tài)動態(tài)優(yōu)化安全策略，大幅提升安全資源的效能，實現(xiàn)了跨平臺、跨域的一體化智能防護。

人工智能時代網(wǎng)絡安全新范式的核心在于安全響應的自動化與協(xié)同智能，SECaaS強調(diào)在人工智能編排引擎的調(diào)度下，安全事件能夠自動觸發(fā)智能響應流程，策略依據(jù)實時情境動態(tài)生成并精準下發(fā)，確保防護動作與業(yè)務變化動態(tài)同步。這一過程通過平臺化的安全運營支撐體系得以實現(xiàn)，涵蓋威脅識別、風險評估、響應處置、策略反饋等完整閉環(huán)，最終構(gòu)建出一個具備自適應、自治性和彈性控制能力的智能安全管理中樞。

可信人工智能基石：保障模型安全與決策可靠。隨著人工智能深度嵌入關(guān)鍵決策系統(tǒng)并成為信息處理的核心單元，人工智能系統(tǒng)自身的安全性已躍升為整體網(wǎng)絡安全體系的重中之重。傳統(tǒng)防護聚焦于數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡和系統(tǒng)層面，而攻擊者已將矛頭轉(zhuǎn)向算法模型本身——通過操控模型邏輯、污染竊取數(shù)據(jù)或利用人工智能模型黑箱性等手段發(fā)起新型攻擊。構(gòu)建可信人工智能并實現(xiàn)全面的模型防護，是新一代網(wǎng)絡安全范式不可或缺的核心支柱。

提升模型穩(wěn)定性是構(gòu)建可信人工智能的重要基石，通過對抗訓練主動引入對抗樣本至訓練集，迫使模型學習識別并抵御這些擾動，從而提高其在面對惡意輸入時的穩(wěn)定性。模型水印、數(shù)字簽名等溯源技術(shù)可有效防止模型被非法復制、篡改或偽造，確保部署的模型為授權(quán)正版且未植入惡意邏輯。保障訓練數(shù)據(jù)的安全與隱私是構(gòu)建可信人工智能的關(guān)鍵支撐，數(shù)據(jù)是人工智能的“養(yǎng)料”，保護不當極易引發(fā)隱私泄露與安全事件。為此，需通過技術(shù)手段強化數(shù)據(jù)安全。差分隱私技術(shù)可在統(tǒng)計學習中隱藏個體樣本信息，降低模型對具體數(shù)據(jù)點的依賴性，增強抗推理攻擊能力；聯(lián)邦學習等分布式訓練機制則將數(shù)據(jù)保留在本地，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”的前提下完成模型的聯(lián)合更新，從源頭上阻斷數(shù)據(jù)泄露風險。增強模型透明可解釋性是構(gòu)建可信人工智能的必由路徑，通過模型決策日志記錄、關(guān)鍵中間狀態(tài)監(jiān)控、審計追蹤等技術(shù)手段，提升模型內(nèi)部運作的“可見度”。同時，利用特征重要性分析、反事實解釋等方法，將模型的復雜輸出轉(zhuǎn)化為易懂的說明。這不僅有助于發(fā)現(xiàn)問題、驗證合規(guī)性，更是建立問責機制、贏得用戶信任的重要基礎(chǔ)，是可信人工智能價值的最終體現(xiàn)。

可信人工智能的構(gòu)建并非一勞永逸，而是貫穿模型開發(fā)、部署、運行、更新全生命周期的持續(xù)過程。只有將安全與可信的理念深植于模型的設(shè)計、開發(fā)、部署、運維的每一個環(huán)節(jié)，通過綜合運用對抗訓練、差分隱私、聯(lián)邦學習等技術(shù)手段，并輔以嚴格的數(shù)據(jù)治理、版本控制和自動化運維流程，方能有效應對模型穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全、透明度等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

人機協(xié)同防御：融合智能分析與專家決策。在日益復雜多變的網(wǎng)絡威脅環(huán)境中，單純依賴人工分析難以處理海量、高頻、多維度的安全事件；而完全依賴人工智能自動決策則受限于其理解力、判斷力和上下文感知能力，難以應對復雜情境和非結(jié)構(gòu)化風險。對于需要綜合多源信息、判斷業(yè)務背景、理解潛在動機的復雜威脅場景，當前的人工智能系統(tǒng)仍難以準確建模和全面理解。這就需要人類專家在人工智能提供初步分析和輔助建議的基礎(chǔ)上，進行深入研判、策略制定與響應決策。專家還可通過對人工智能系統(tǒng)輸出結(jié)果的持續(xù)校驗與反饋，提升模型的準確性與適應性，推動人工智能系統(tǒng)的持續(xù)學習與演進。因此，融合人工智能的運算速度與人類專家的深度判斷，形成優(yōu)勢互補的協(xié)同機制，是構(gòu)建下一代網(wǎng)絡安全架構(gòu)的核心方向。

安全運營中心是人機協(xié)同機制的核心樞紐。通過整合數(shù)據(jù)感知、智能分析、自動響應與人工研判等多個環(huán)節(jié)，形成統(tǒng)一的閉環(huán)防護機制。系統(tǒng)可將人工智能分析結(jié)果推送至專家平臺，由專家確認關(guān)鍵威脅后觸發(fā)自定義響應流程。同時，專家的經(jīng)驗與策略知識可被轉(zhuǎn)化為規(guī)則與數(shù)據(jù)，反哺人工智能模型，使其在后續(xù)分析中表現(xiàn)更優(yōu)。由此構(gòu)建出以人工智能為第一響應單元、專家為最終決策者的高效協(xié)作機制。

人機協(xié)同防御體系不僅提升了防護效率與精度，更體現(xiàn)出一種以專家為中心、人工智能為支撐的安全治理理念。這種機制強化了決策的透明性與可控性，避免了黑箱算法帶來的不確定風險，也提升了對合規(guī)性、可審計性的支持能力。在未來安全體系的構(gòu)建中，人機協(xié)同將成為實現(xiàn)智能化、自動化與可信性有機統(tǒng)一的關(guān)鍵支撐力量，推動網(wǎng)絡安全能力邁向高階智能融合的新階段。

（來源：學習時報）