*本文內容轉載自中國化工經濟技術發展中心【石油和化工智能制造智庫】公眾號

2024年6月15日，為深入學習貫徹習近平總書記關于加快發展新一代人工智能與網絡強國的重要指示精神，由中國化工經濟技術發展中心（石油和化工智能制造智庫）主辦，深信服科技股份有限公司協辦的石油石化行業人工智能技術與網絡安全應用專題研討會在京召開。會議圍繞行業AI創新應用經驗與AI＋安全新范式落地實踐等方面展開專題報告與交流討論。

中國海洋石油總公司科技信息部原總經理、石油和化工智能制造智庫副主任委員王同良主持會議專題報告環節。

中國化工經濟技術發展中心黨委副書記高陽出席會議并致辭。他提到推動數字經濟與實體經濟深度融合，賦能傳統產業數字化、智能化轉型升級，是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，也是石油石化行業高質量發展必由之路。同時，高陽書記還強調，石油石化行業加快數字化轉型、智能化發展進程中首要任務是做好頂層設計，同時要不斷夯實數字化、智能化發展的能力，加大對大數據、云計算、AI等新一代數字技術的研發和應用力度，努力突破制約石油石化產業數字化轉型過程當中關鍵核心技術的難題。

中國信息通信研究院人工智能所魏凱所長對人工智能發展歷程和發展現狀，以及人工智能在國內的應用做了深入介紹。在關于“大模型技術與應用總體趨勢”的報告中，他提到大型企業需要系統性考慮人工智能能力建設，無論是大模型還是小模型，需要做系統性考慮，統籌布局人工智能中臺建設、數據治理、運營管理與風險管控等，確保人工智能應用取得實效。

中國石化信息和數字化管理部劉遠副處長在“落實‘三化六防’，以能力為核心，實戰為引領對抗網絡安全新風險”的報告中對中石化在網絡安全能力建設和AI融入網絡安全運營方面所做的工作進行了全面介紹。他提到中石化始終把網絡安全作為生產安全高度對待，中石化在集團“十四五”規劃中已經全面落實三化六防網絡安全體系，521體系，一體化的掛圖作戰指揮聯動平臺，并積極開展四大風險治理和6大專項突破，并重點介紹了AI在網絡安全運營工作中海量數據降噪的嘗試，利用大模型自動屏蔽噪聲數據，結合AI能力在具體場景中實時分析并給出整改意見，并快速分析出攻擊路徑。

中國海油信息技術中心網絡安全專家楊林圍繞中國海油在AI賦能網絡安全運營方面系統介紹了網絡安全建設中AI的具體運用實踐。中海油提出了大模型+AI技術+深度學習的綜合運用方法。大模型分別在數字人問答、檢測大模型、智能安全問答知識庫等場景應用，實現了分析識別模型、風險因子模型、優先處置模型、自動化防御模型與AI技術的結合和利用。深度學習主要應用于包括惡意域名的檢測、惡意文件沙箱檢測、危險警報檢測等場景。

在專題報告環節最后，深信服科技副總裁訾然和首席AI架構師廖俊峰圍繞新形勢下安全大模型的構建與落地探索實踐進行了主題分享。訾然從常態化實戰角度，提出當前石油化工行業數字化業態已從“封閉單一”走向“混合開放”，一定會帶來大量的暴露面和極大的風險。同時，隨著AI技術融入攻擊技術，在傳統防護技術手段下，依賴人員的檢測、分析、處置已經滯后。要減少大模型技術對攻防態勢的負面影響，需要掌握三方面的核心理念：AI first、平臺組件+服務、安全云化。在新形勢下只有AI才能夠對抗AI，大模型可以幫助用戶檢測的更準和處置更快。在檢測階段，大模型能夠通過其強大的泛化能力，高精度地識別攻擊，顯著降低誤報率。在運營階段，大模型能夠提高分析運營的效率，從傳統的數小時縮短到數十分鐘，實現快速響應和處置。

廖俊峰詳細介紹了深信服安全大模型構建過程中的具體做法。他提出了大模型構建的三要素：數據、算法和硬件。其中模型數據質量的提升是整個模型效果的核心關鍵點之一，低質量數據會對模型造成嚴重的負面影響。因此他建議用小量的高質量數據比含有低質量數據的訓練效果會提升很多。深信服安全大模型訓練數據中，約40%非中英文數據被丟棄，約24%低質量數據被過濾，約12%數據被去重，最終剩下11.43%高質量數據。

報告環節結束后，嘉賓圍繞AI大模型時代下石油石化企業數字化轉型過程中的需求與挑戰展開討論。交流環節由中國石化集團公司信息化管理部原主任、石油和化工智能制造智庫主任員李德芳主持。中國華能集團原CIO朱衛列、中國石油石化院紀委書記趙彤、中國石油數智院副院長楊磊、中海油信息技術中心執行副主任謝曉輝、中國中化集團數字化部副總監沈忻、昆侖數智公司副總經理丁閆、深信服科技副總裁訾然等參與研討交流。

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