當前，網絡安全威脅的復雜性和智能化程度進入前所未有的快速發展，傳統的被動防御模式已難以招架。在這種背景下，AI賦能的主動防御正在國內推動網絡攻防范式的變革。這種變革不僅僅是簡單地升級現有安全工具，而是從根本上改變安全攻防的規則，推動企業從被動響應轉向安全左移的主動防御。那么，這股AI賦能的主動安全防御浪潮在國內發展得如何？本文將帶你一探究竟。

一、國內AI賦能主動安全市場應用現狀

國內AI賦能主動防御的市場成熟度正處于快速發展期，但總體仍處于局部應用和探索階段，并且國內市場增長的潛力巨大，需求側驅動明顯，競爭加劇，產品形態日益多元。

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國內AI賦能主動安全市場應用現狀

1）國內市場整體處于成長期，但增長潛力巨大

國內AI賦能主動防御市場整體仍處于成長期，多數項目以局部應用和試點驗證為主，但市場潛力巨大。伴隨數字化轉型和合規實戰需求的增長，國內網絡安全市場整體呈上升趨勢，國內企業客戶對AI賦能安全和AI應用安全的需求呈現快速增長，尤其是人工智能在告警降噪、威脅檢測與響應自動化等領域的滲透率逐年提升。

國內市場潛力巨大，主要受多方面因素驅動，其中實戰演練、威脅復雜化與人才短缺是核心驅動力。首先，國內企業持續頻繁的攻防演練實戰演練，使國內企業對主動防御、威脅預測的理念接受度增強，國內企業面臨日益復雜、隱蔽、智能化的網絡攻擊，傳統防御手段難以應對，隨著人工智能在各行業的普及，國內企業對人工智能等新型提升安全能力的期望值不斷提高。同時，企業普遍面臨網絡安全人才供給嚴重不足與需求爆發之間的矛盾，使企業對能夠提升效率、減少人工干預的AI解決方案需求迫切，尤其是在威脅預測與響應的智能化升級方面。

2）國內競爭格局激烈

國內網絡安全廠商正積極布局AI賦能的主動防御安全領域，市場競爭激烈。頭部綜合安全廠商如奇安信、綠盟科技等已全面布局AI能力，將AI能力封裝到現有解決方案，依托全面的產品線推出集成一體化智能化平臺，推出AI賦能的下一代安全產品。

部分傳統安全廠商則專注與自身擅長的安全領域，利用AI發揮智能化優勢，例如江民科技利用AI人工智能引擎對未知病毒進行高檢測率泛化檢測，指導創宇利用AI模型，結合威脅情報，打造創宇盾主動防御產品。

同時，新興力量如默安科技、瑞數信息、睿安致遠、衛達信息、未來智安、云弈科技等，則專注于特定領域（如動態防御、靜態防御、XDR、API安全、大模型安全、代碼安全等領域）的AI創新，并推出相關智能化產品和解決方案。

這種激烈的競爭格局正在加速國內AI賦能主動防御市場的技術創新和產品迭代。

3）國內客戶聚焦，普遍關注提升效果

國內AI賦能安全防御的主要客戶群體主要聚焦在政府機構、運營商、金融、能源等關鍵基礎設施行業，以及大型國央企、互聯網企業，這些行業安全建設完善，監管要求高，并且普遍面臨IT環境復雜、擁有大量重要數據、安全運營人員短缺等問題。

目前國內用戶對AI賦能網絡安全已經度過沖動期，更加關注AI賦能后的實際效果，特別是降噪率和威脅研判的效率提升，是用戶重點關注的能力點，這些能力指標直接關系到運維效率的提升和人力成本的節省。對于更復雜的應用，如自動事件關聯調查和未知威脅的識別等應用，由于成熟度和效果較難評估，目前接受度相對有限，但未來有更大的發展潛力。

4）國內AI賦能主動防御應用效果顯著

AI賦能主動防御在國內安全領域已呈現顯著效果，國內各大廠商的多項案例和數據表明，AI賦能主動防御的應用效果已開始顯現，目前主要體現在告警降噪、威脅檢測速度提升、事件響應效率提高和安全防護能力增強等方面，并通過落地實踐證明了實戰價值。

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國內AI賦能主動防御應用效果顯著

廠商案例

江民科技：在某案例中，將勒索病毒攔截率提升至100%，漏洞修復效率提升80%，將安全事件處置閉環時間從2～7天壓縮至分鐘級，高危漏洞平均修復時間從72小時縮短至5小時以內。

默安科技：欺騙防御系統捕獲并隔離了20萬+惡意IP，溯源16個社交ID，反制2個攻擊隊成員，并在演習中獲得2000+加分。釣魚郵件檢測準確率提升99%。

奇安信：在某客戶的實戰化攻防演練中，告警總量從38萬降至17388條，過濾99%的無效告警，告警降噪率高達90%以上。MTTD比傳統SOC安全團隊快1600倍（2.55秒vs69.75分鐘），告警升級快1400倍（8.97秒vs3.51小時）。并且攻擊鏈識別率達到100%，幫助客戶從“無法確認威脅”到“清晰掌握攻擊全貌”。

瑞數信息：在某案例中，通過AI技術，模型API訪問風險全面收斂，攔截超過96%的非法模型請求，提示詞注入和對抗樣本識別準確率從72%提升至93%，內容合規準確性提升至97.5%，自動化攻擊響應耗時減少約40%。

睿安致遠：在某案例中，自主告警研判率從80%提升至99.9%，自主事件響應率從50%提升至90%，事件平均調查時間從4小時縮短至10分鐘。

衛達信息：在某案例中，幻境網絡動態防御系統為客戶內網檢驗核實威脅6300余次，未知威脅得到100%處理，單個服務器端口虛開數量超過6萬，全息偽裝服務器梳理超過10萬。采用動態防御技術，不基于特征庫，攻擊識別準確率大于98%；針對已被定位為攻擊的響應時間≤1秒，實現攻擊行為自動封堵。

未來智安：XDR在某案例中，將威脅事件運營效率從過去小時級提高到分鐘級，提升8倍以上。

知道創宇：在某案例中，創宇大模型網關實現了平臺部署和終端全量適配的快速落地，并幫助客戶優化了自有模型，使月環比大模型使用量提升了213%。

注：效果數據來源廠商提供案例或特定場景，實際效果受到多種因素的影響，數據僅供參考，并不代表所有企業都能取得類似的效果。

二、國內AI賦能主動安全技術應用現狀

國內AI賦能主動防御領域整體技術應用成熟度正處于快速發展和創新的階段。目前廠商廣泛應用機器學習、深度學習、知識圖譜等傳統AI技術，并且利用大模型和智能體等前沿技術積極探索各種AI技術在安全領域的深度應用，并應用于多元化的安全產品和服務中，涵蓋從事前預防、事中檢測響應到事后分析加固的全生命周期。以應對日益復雜的網絡安全威脅。同時，大模型安全作為伴隨大模型技術興起的新領域，已迅速發展出專門的產品和評估服務，并得到政策法規和標準建設的支撐，以應對大模型相關安全風險。

國內AI賦能主動安全技術應用現狀

1）國內AI賦能主動防御的應用百花齊放，多場景賦能安全主動防御能力

國內AI賦能主動防御的技術應用呈現百花齊放的態勢，AI的應用場景從安全運營拓展到未知威脅檢測、威脅狩獵、應用異常發現威脅、溯源取證等全業務場景，形成了多樣化的實現路徑，各廠家通過融合不同的AI技術和數據源，構建了針對未知威脅的精準識別和主動響應能力。

• 動態防御和欺騙防御：動態防御是進行動態環境變化使攻擊者難以準確鎖定和持續攻擊目標。欺騙防御是通過部署高仿真度的誘餌系統，引誘攻擊者進行互動，從而主動發現攻擊行為、收集攻擊情報。
• 利用情報和上下文分析主動發現和檢測威脅：是實現智能威脅預測的核心路徑。這種強調將海量的外部威脅情報（如IOC、TTP、攻擊者畫像）與企業內部的安全日志、資產信息、用戶等上下文數據進行深度關聯和分析。
• AI驅動的威脅狩獵：威脅狩獵是AI驅動的威脅狩獵與情報能力的具體體現，主動尋找尚未被自動化檢測系統發現的威脅。AI在此過程中輔助分析師基于假設、線索洞察、威脅情報、行為異常等信息，主動在海量數據中尋找尚未被自動化檢測系統識別的潛在威脅活動。
• 利用基于基線UEBA發現異常行為：這是行為異常檢測的核心實現路徑，不依賴于已知的惡意特征，而是通過AI持續學習用戶、系統和網絡等實體的歷史行為數據，建立動態的“正常行為基線”，可發現未知威脅和內部威脅。
• BAS、滲透測試和代碼安全

詳情請見安全牛本年報告《入侵與攻擊模擬BAS應用指南（2025年）》和《AI賦能的代碼檢測/供應鏈安全》

廠商案例

江民科技：Protoss?人工智能引擎專注于病毒檢測，特別是未知惡意軟件的識別，并應用于終端安全產品，如赤豹終端安全管理系統，提供惡意代碼防護、威脅檢測響應、行為審計、漏洞修復等功能。

競恒智能：提供AI安全合規服務（如大模型安全檢測、內容安全防護）和AI運營服務等。

綠盟科技：的風云衛AI安全能力平臺實現了告警降噪、未知攻擊檢測、自主調查、攻擊關聯分析、多維度研判、自主響應處置等功能，正在向自主值守的方向演進。

墨云科技：提供滲透測試多智能體，通過分解復雜任務并動態分配，實現滲透測試從信息收集到數據竊取，全流程無需人工干預。

默安科技：以自主研發的“幻陣”高級威脅狩獵與溯源系統為核心，提供AI沙箱集群、高仿真郵件誘餌生成以及多平臺誘餌信息部署等服務。

奇安信：其AISOC產品將AI能力嵌入到研判、調查、響應、報告、狩獵、策略創建等核心安全運營工作中。此外，奇安信還提供AI+敏感數據泄漏檢測、AI+郵件安全網關、AI紅隊自動化滲透測試、AI+應用巡檢自動化、AI+天眼威脅監測與分析、AI+服務器安全管理、AI+終端安全響應、AI+未知威脅檢測、AI+代碼衛士、AI+數據分類分級、AI+數據安全風險研判、AI+威脅情報平臺及AI電子取證系統等。

瑞數信息：WAAP for LLM動態安全超融合解決方案，主要提供大模型安全，包括提示詞注入、敏感信息泄露、API劫持等防護，并提供AI基礎設施安全掃描。

睿安致遠：MetaSec-AI賦能中心融合AgenticAI和傳統AI，提供告警智能研判、事件調查處置、威脅分析、信息查詢統計等智能體服務。

衛達信息：首創動態防御的顛覆性主動防御理念，通過融合移動目標防御、人工智能和欺騙防御等技術，將AI能力嵌入到自適應策略跳變、智能動態變換和智能封堵中，打破對手先驗知識的積累；主動變化避免威脅，減少攻擊面，增加攻擊者攻擊難度；不基于特征碼，不依賴歷史經驗，改變易攻難守的被動局面及攻防規則。自研產品幻境－網絡動態防御系統、幻影-Web動態防御系統、幻勢－態勢感知安全管理中心、幻甲-終端動態防御系統等，通過AI實現自適應策略跳變、智能動態變換和智能封堵。

未來智安：結合XDR和AI安全智能體運營平臺，涵蓋全資產感知、威脅檢測、AI智能事件分析、攻擊事件回溯和自動化編排響應等能力，提升安全運營效率。

知道創宇：將AI賦能于創宇安全智腦（威脅情報中心）、創宇盾（云防御平臺）和創宇大模型網關，覆蓋網絡安全和內容安全領域，提供威脅情報訂閱、攻擊阻斷、統一大模型生產治理等服務。

2）國內AI賦能的動態防御/欺騙防御逐步精進并被應用于實戰

動態防御是一個新興且備受關注的領域，通過動態變換和欺騙防御技術，有效增加了攻擊難度。動態防御通過主動改變系統、網絡或應用環境，增加攻擊難度和成本，使其從被動防御轉向主動出擊。欺騙防御是另一種對抗性AI防御的重要實現手段，通過部署高仿真度的誘餌系統，引誘攻擊者進行互動，從而主動發現攻擊行為、收集攻擊情報。

動態環境變化使攻擊者難以準確鎖定和持續攻擊目標等方面的創新并被應用于攻防演練實戰場景。同時，國內各廠商在利用AI引導誘捕和反制能力方面也取得了顯著進展，AI被用于生成高仿真度的蜜罐和誘餌，以提高對攻擊者的吸引力。同時，AI還提升反制能力，幫助企業獲取攻擊者信息，并進行一定的反制行動。

廠商案例

默安科技：以欺騙防御為核心，將攻擊流量重定向到“云蜜網”系統，混淆攻擊者目標延緩攻擊進程，通過AI生成動態誘餌，并開發了反制技術，能夠獲取攻擊者敏感信息并控制其系統。

衛達信息：國內首創動態防御技術，作為主動動態防御的領軍者，通過幻境－網絡動態防御系統，實現網絡、平臺、環境、軟件、數據等結構的主動跳變或快速遷移，構建一個動態變化的“前－安全”網絡防護體系，使攻擊者面臨一個動態、異構、不確定的網絡環境。

3）國內AI賦能的威脅識別、告警降噪已經趨于成熟

國內AI賦能的威脅預警方面的應用日益成熟，人工智能在惡意代碼和文件靜態/動態分析、變種等識別方面已得到廣泛應用，顯著提升了殺毒軟件的檢出率和對未知威脅的發現能力。同時國內廠商在用戶與實體行為分析（UEBA）和網絡流量分析（NTA）多個方面積累了經驗，通過AI進行基線建模和異常識別，有效發現內部威脅、賬戶盜用、橫向移動等。例如，國內安全廠商的態勢感知平臺基本都集成了AI驅動的UEBA模塊，部分廠商可以利用AI基線模型進行基線的構建和推薦。

國內AI賦能的事件告警分析和智能研判技術已經相對成熟，并取得了顯著的成果。多數廠商能達到80%以上噪音過濾，極大地提升了安全運營人員的工作效率。AI在相當智能分診中，能夠對多源安全設備的同樣進行智能分診，過濾掉大量噪音，聚焦高價值有效。

廠商案例

江民科技：Protoss?人工智能引擎將AI、算法和機器學習應用于惡意代碼的預測，精準識別勒索軟件和APT攻擊，將惡意軟件檢測、攻擊行為檢測、機器學習檢測引擎和威脅情報數據相結合，提升檢測準確率。

綠盟科技：利用AI自主構建行為基線的能力，進行全量事件AI風險評分、自動研判分析、告警日志與流量關聯以及攻擊有效性判定，實現自動化攻擊事件調查并支持可視化攻擊圖和自然語言描述。

奇安信：AISOC是該領域的代表產品，AISOC以安全大模型智能底座（QAX-GPT），能夠自動研判告警，精準識別高價值威脅，通過AI智能關聯聚合多源告警來全面理解威脅，提供引導式事件調查，利用AI智能體技術和思維鏈推理將調查時間縮短至分鐘級。

睿安致遠：MetaSec-AI賦能中心提供告警智能研判、攻擊者行為畫像分析和攻擊鏈分析等智能體，動態調整研判路徑，并包含多種分析引擎。

衛達信息：利用無監督學習構建安全輪廓刻畫技術，通過對無攻擊訪問虛假節點的可疑流量進行分析，建立網絡正常流量的安全模型，并基于自適應參數技術對內網流量建立安全模型，預測網絡風險。

未來智安：通過AI技術基于用戶行為、進程行為、網絡訪問等行為模型，智能識別惡意或敏感行為事件，并發出警報。

4）國內AI賦能的威脅狩獵和威脅情報成為關鍵環節

威脅狩獵和威脅情報作為主動防御的關鍵環節，國內廠商主要是利用AI提升威脅情報的自動化處理、內生情報識別和價值挖掘能力，實現高效的數據收集、分析和情報生成，以提升對未知威脅的發現能力。同時普遍利用NLP技術和大模型能力，對海量公開的威脅情報、漏洞信息、事件公告等進行自動化采集、解析和格式化處理，提升情報分析效率。例如，將非格式化的漏洞報告轉化為格式化的知識圖譜，輔助威脅研判。

廠商案例

綠盟科技：風云衛AI安全能力平臺支持自主狩獵，可通過SecLLM底座整合情報數據進行模型訓練，進而生成情報。

默安科技：幻陣作為高級威脅狩獵與溯源系統，能夠記錄和分析攻擊行為模式，提取有價值的安全情報，并優化防御策略。

奇安信：AISOC可識別并提取出尚未被收錄的內生情報（如新型惡意文件、攻擊者IP），并將其加入威脅情報中心，實現內生安全和自我進化。其AI+威脅情報平臺集成了全球開源情報、專業APT情報、商業情報等多渠道數據，提供多維實體研判結果輸出、惡意樣本分析、漏洞威脅評估和安全威脅關聯圖譜，并生成預測型情報，幫助用戶預判未來威脅趨勢。

知道創宇：創宇安全智腦作為威脅情報集中中心，通過大數據分析和AI模型，整合海量攻防數據、資產測繪數據、漏洞情報等，生成高精準、高價值的威脅情報，并預測未來趨勢。

5）國內大模型和智能體發展取得顯著進展，促進自動化響應從提供建議走向實際執行

AI輔助的智能決策與自動化響應能力在國內正加速發展，目前部分廠家構建了智能體底座，將LLM作為智能體的“思考中樞”，利用智能體實現自主規劃、工具調用、自省等能力，提升安全運營的自動化和智能化水平。LLM輔助的劇本編排已成為自動化與響應（SOAR）的核心技術，并通過與現有安全設備的聯動，能夠自動執行預設的攻防基地，實現快速地威脅危機。

同時安全領域普遍認為智能體/多智能體將重塑安全運營模式，目標是實現安全事件的分鐘級閉環處置，促使國內AI賦能的智能決策和自動化響應方面的發展從提供建議走向實際執行。但目前關鍵的處置操作仍需人工確認，以確保業務穩定性。

廠商案例

江民科技：赤豹系統具備實時監測和自動隔離受感染設備并啟動應急備份系統的能力，將安全事件處置時效提升80%。

綠盟科技：推出SecLLM和DeepSeek雙基座版本，構建了通用智能體（如長上下文處理、文件處理、語音轉換等）、工作流智能體（降噪預判、未知攻擊檢測、自主值守等）和場景化智能體（釣魚郵件、勒索識別等），并提供AI智能體的工作流編排，智能體中心統一發布和管理，支持一鍵響應和自動化處置。

奇安信：自研的QAX-GPT安全大模型和AI機器人團隊，構建了智能體工廠，提供告警研判、關聯分析、溯源調查、響應預案、處置策略、報告編寫等多個智能體，實現自主規劃、工具調用和任務自動化執行能力，并積極探索多智能體協同和思維鏈模式，提升推理和模型可控性，可實現分鐘級的響應閉環，推動安全運營從手動駕駛邁向自動駕駛時代。

睿安致遠：MetaSec-AI的自主智能體提供開放式自主多智能體運行管理平臺和低代碼開發平臺。自主智能體（MetaSec自主智能體）以LLM為思考中樞，能夠自主或部分自主地進行決策并采取行動，以完成既定目標。包括編排各種安全控制指令、調用知識庫、工具集和其他智能體。

衛達信息：通過對網絡、Web和終端的智能動態變換和虛假節點構建，誘導攻擊者進入欺騙環境，結合攻擊日志和溯源研判實現智能封堵，從而縮短攻擊識別到自動阻斷的全流程響應時間，實現威脅的智能預測和快速響應。

未來智安：基于XDR數據湖的AI安全智能體平臺，提供了智能體平臺，允許用戶自定義智能體，能根據威脅分析結果，自動化執行安全響應和處置措施。

知道創宇：大規模投入AI相關產品研發，包括將大模型理念和第三方開源大模型技術引入，對百余種AI模型進行訓練優化，推出創宇大安全AI引擎。

6）MCP正被多家廠商關注并開始內部實踐

MCP作為大模型/智能體與工具之間標準化接口的協議，MCP概念已被廣泛接受，但其生態建設和對外開放仍處于早期階段，正被多家廠商關注并開始內部實踐構建私有MCP市場或接口，以實現自有產品的互相調用和互操作性問題。目前對外部提供能力尚待提升，主要原因是廠商生態較為封閉，廠商之間缺乏互通能力和公認的標準。

廠商案例

綠盟科技：正在嘗試開發MCP平臺，設備將自身能力注冊到MCPHub，通過標準化接口實現設備間的互操作性，解決傳統設備集成難的問題。

墨云科技：在自動化滲透測試中，通過FunctionCalling和MCP技術與大模型配合調用不同功能模塊。計劃對外提供MCP接口，但目前主要用于內部。

奇安信：已開始構建安全領域的MCP市場，將MCP視為標準化的API，能讓大模型調用工具。其部分威脅情報服務已封裝為MCP服務供其他廠商調用。

睿安致遠：其低代碼自主智能體開發平臺開發的智能體工具集遵循MCP協議規范，能夠對接自身的SecOpsAPI、知識圖譜、安全劇本及外部第三方工具和系統。

衛達信息：正在嘗試構建VEDA-MCP平臺，通過模塊化、標準化的VEDA-MCP平臺實現對業務環境的感知，以及的IP、網絡、端口、業務、指紋的智能動態變換和誘捕環境動態變換構建，有效識別和阻斷APT攻擊以及蠕蟲、勒索病毒等無目的性病毒擴散行為。

未來智安：具備自研的MCP市場，并強調其擴展性強，可調用自研或外部工具已集成44個工具，數據兼容性高，擴展性強，可適配市面上常見安全產品。