安全大模型經歷兩年發展，帶來的不僅是技術的突破，更是對整個網絡安全行業價值體系的重構。

安全大模型以指數級的效率提升、可量化的安全效果和快速的技術迭代，在釣魚檢測、流量檢測、安全運營、數據安全等核心場景實現質的飛躍，顛覆了傳統安全防御依賴 “規則+人力+設備” 的模式，讓被動防御走向智能化的主動防護，讓安全成為企業數字化轉型的重要競爭力。

行業結構的動搖與重塑

生成式AI的出現加劇了攻防的不對等。攻擊者利用AI技術批量生成釣魚郵件、自動化漏洞利用，日均攻擊嘗試躍升至千萬級······當網絡攻擊的門檻大幅降低、手段日趨復雜和隱蔽，攻防雙方的平衡在短期內迅速被打破。

在多重挑戰與困境下，安全大模型的出現打破了傳統安全體系的效能瓶頸，給了行業一個新的破局點。

歷經兩年發展，如今安全大模型已規?；涞貞?，它在效果、效率提升與安全體系重構等維度的表現，讓我們看到，安全大模型已經成為了網絡安全行業發展的新動能。

能力突破：讓具體的安全工作更“智能化”

一直以來，深信服始終堅持從安全的本質需求出發，專注于解決安全場景關鍵難題、提升具體的安全效果。

2023年5月18日，深信服安全GPT作為國內首個安全垂域大模型正式亮相。深信服對所有用戶許下承諾：將持續優化提升GPT技術應用能力，期望把GPT能力賦予所有安全產品和服務，以智能化的安全，助力每一位用戶“安全領先一步”。

通過2年的持續演進，安全GPT實現了流量檢測、釣魚防御、運營提效、數據保護四大場景能力的效果突破，通過覆蓋典型安全場景的智能防護能力，助力用戶的安全體系從被動防御逐步轉向智能化的主動防護。

實戰效果躍遷：從技術概念到可量化的安全價值

深信服一直堅持做“清醒的實踐者”，我們深知，用戶安全需要的不是“盡力而為” 的防御，而是可量化、可驗證、可持續的安全效果。深信服安全GPT經歷了國家級、省級實戰攻防演練的洗禮，在各維度的效果數據都實現了“可量化”的躍升，給出了更多“顛覆性”解法，驗證了安全大模型在高對抗實戰場景中的價值。

• 安全GPT釣魚檢測大模型，在國家攻防演練中平均為每家客戶檢出7144封釣魚郵件，精準率超過99%，平均為每家客戶獨報釣魚郵件2400+。
• 安全GPT運營大模型，在國家攻防演練中平均告警降噪率達99%，準確率達98%，自動化處置率超80%，用戶運營人員平均每日僅需關注數十個事件。
• 安全GPT流量檢測大模型，在國家攻防演練中無先驗知識檢出0day197個，檢出Web流量威脅精準率達96.6%，針對高對抗攻擊（如0day、1day，高混淆繞過的攻擊）檢出率達95% ，其中大量為傳統引擎無法檢測的獨報告警。
• 安全GPT數據安全大模型在用戶側實戰中，相較傳統方法（人工+規則）分類分級準確率從50%提升到90%，效率提升40倍；相較傳統引擎+人工分析，數據安全風險事件檢出率提升40%。

看看安全GPT在具體場景中的實戰效果吧~

出于對“安全效果”的極致追求與對用戶承諾的踐行，今年年初，深信服將DeepSeek-R1的模型能力深度融入到安全GPT的AI工程架構中，形成了一套在安全領域融合DeepSeek-R1系列模型的完整技術框架，在釣魚檢測、數據安全、輔助運營、威脅調查和溯源等場景實現了安全場景理解能力的“再深一步”，交互問答體驗全線升級，同時實戰效果也進一步突破。（點擊查看詳情）

目前，深信服安全GPT已在500+用戶真實環境中深度應用，支持50+頭部用戶高水平實戰攻防，30+用戶國家級實戰演練。

從中交集團的智能威脅防護到河北高速的智能值守，從某部委的攻防演練SLA保障到金融行業的數據合規治理，深信服與越來越多的用戶譜寫出“雙向奔赴”的故事，共同開辟了“面向未來”的新道路。

在前行過程中獲得的一系列認可與肯定，也讓我們不斷提振信心，其中很多是與用戶共同努力的成果。

• 國內首個通過網信辦雙備案的安全大模型

• 首個借助安全大模型技術全面賦能安全托管服務（MSS）的廠商

• 數博會「2024優秀科技成果」獎

• 入選中國信通院“安全守衛者計劃·安全大模型優秀案例”

• 獲大禹水利科學技術獎科技進步一等獎

• IDC實測多維度能力第一，七項能力遠超業內平均水平！

  ……

看向更遠的未來 AI將如何重塑安全架構？

經歷了730余天的社會化錘煉后，我們看到，如今安全大模型已經走過了理念驗證期，進入考驗實戰效果的階段，AI正在重塑著安全行業的價值評估體系。

某用戶提到：“過去我們關注防火墻規則更新時效，現在更關注模型持續進化能力；原先我們用堆人提升應急響應速度，現在較量的是自動化處置覆蓋率。”

未來，安全體系的進化方向必然將從單場景賦能轉向系統性重構——以“AI原生思維”重塑安全架構的基因，從數據底座到模型推理層、再到具體的場景應用層，每個環節都將被大模型深度重構。

為了承載數據融合和模型推理的雙重調整，在安全體系中進行統一數據治理和模型管理顯得尤為重要，于是具備統一的數據底座和模型底座的深信服“AI安全平臺”應運而生。

1. 開放融合的數據治理能力 能夠打破數據孤島，通過精細的安全數據治理，確保數據的準確性與一致性，為上層模型分析提供高質量的數據支撐，讓每一份數據都成為安全防護的有力武器。

2. 推訓一體的模型共創業務 允許用戶利用私有數據對原生模型進行個性化調優和編排，提升模型在特定環境下的性能和效果。能夠為各類安全模型提供穩定、高效的運行環境，確保模型推理快速精準。

為了提升用戶體驗，平臺自帶強大的兼容性與開放性，能與企業現有安全體系對接融合，與安全運營管理平臺，檢測、日志、資產等組件實現高效協同；同時可融入通用的AI應用體系，通過安全模型與智能體的共創，構建更豐富、更智能的安全生態。

未來，深信服將以 “AI安全平臺”為基礎，以底座層為根基，模型層為核心，應用層為抓手，通過無縫融合的開放生態，為用戶打造更加智能、高效、全面的安全防護體系，讓安全大模型重塑安全架構，向“AI安全新范式”持續演進。

本周四（5月22日）14:30 

鎖定 “AI重塑安全系列分享 ”直播間

安全GPT背后的技術、產品專家

將與大家相約

探討當下最熱門的話題

解答用戶使用中最關注的問題

一起談談安全大模型的過去、現在與未來

看看大模型如何在安全場景中

一步步實現落地與沉淀吧