AI賦能主動防御一直被認為是應對復雜網絡威脅的必由之路，但在當前企業的實際安全運營工作中，AI到底能發揮出什么樣的作用？它是當下就能解決痛點的利器，還是遙不可及的未來技術？安全牛認為，答案是前者。

在安全牛最新開展的《AI賦能主動防御技術應用指南（2025版）》報告調研中發現，AI賦能主動防御的技術應用已經并非一個虛無縹緲的概念，而是由一系列具體的、可落地、能解決實際安全運營痛點的應用場景構成。本文中，將通過分析解讀AI賦能主動防御的7個實戰場景，帶您一窺AI技術在現代安全防御體系中的真實價值和力量。

場景一：智能威脅預測 - 從事后補救到未雨綢繆

傳統安全運營對威脅事件的感知往往是事件發生后的被動響應，或者是基于靜態的規則匹配。無法及時感知威脅的發生，難以在威脅真正造成損害前進行防御部署。并且對新型漏洞或攻擊變種，缺乏提前預警機制，導致企業總是救火式的被動應對。這種滯后性導致事件響應不及時、防御資源無法精準投入，增大潛在的經濟和聲譽損失風險。

AI賦能威脅預測

AI可以賦能智能威脅預測和早期預警能力。具體包括一是威脅趨勢預測，結合AI的預測分析能力，如機器學習和深度學習模型，深入挖掘歷史攻擊數據、威脅情報（經AI情報分析后的結構化數據）、漏洞利用趨勢和行業特點，預判未來可能爆發的攻擊類型、攻擊者畫像和針對特定行業/資產的威脅趨勢。二是具備攻擊意圖識別能力，AI通過分析多個弱信號（如初步的偵察行為、異常的網絡掃描、特定漏洞的探測）和情境信息，嘗試識別攻擊者進行初步入侵或后續攻擊的早期意圖。三是進行高風險預警與優先級排序，基于預測結果和與企業內部資產的關聯分析，AI系統能夠生成高優先級的預警信息，并自動向安全團隊或相關負責人發送通知，提示潛在的、尚未造成損害的風險，實現防御的左移。

AI賦能威脅預測使企業實現從被動響應到主動預測和防御的根本性轉變，將防御前置，真正做到未雨綢繆。幫助企業更早地識別潛在威脅，例如在某個漏洞被大規模利用前就收到預警，從而爭取寶貴的時間窗口進行防御部署。通過精準的威脅預測和優先級排序，企業能夠將有限的安全資源集中于應對最迫切的風險，優化防御策略，并大幅降低因未知威脅導致的潛在經濟損失和業務中斷風險。

場景二：行為異常檢測 - 發現隱形威脅

內部威脅（如員工誤操作、惡意泄密）和利用合法賬戶的隱蔽攻擊是企業安全最難防范的安全風險。傳統安全工具依賴固定規則或特征，無法識別行為看似正常但實際異常的活動，例如員工共用賬號、濫用權限、攻擊者盜用賬戶后的橫向移動等，導致出現安全盲區，由于威脅長期潛伏，難以被及時察覺，組織在應對時常常陷入大海撈針的困境。

AI賦能行為異常檢測

AI可以賦能行為異常檢測能力。具體功能包括一是動態行為基線學習，AI（如UEBA、NTA、高級EDR）持續學習用戶、系統、網絡、應用的日常行為模式，自動建立獨特的正常行為基線。二是具備實時異常識別能力，不斷將當前行為與學習到的基線進行對比，一旦發現顯著偏離，即便行為本身在技術上合法，AI也能將其標記為異常。三是進行良/惡意行為區分，根據上下文和關聯分析，區分是良性異常（如員工首次出差登錄）還是真正的惡意行為（如惡意數據竊取）。

AI賦能行為異常檢測使企業發現傳統方法無法識別的隱形威脅，例如零日漏洞利用、未被發現的內部威脅或高級持續性威脅（APT）中偽裝成正常操作的隱蔽步驟。通過實時告警和情境化的分析，企業能夠將威脅發現的范圍擴大，顯著降低內部威脅或長期潛伏攻擊造成的損失，提高整體威脅感知能力。

場景三：智能決策與自動化響應 - 實現秒級遏制

網絡攻擊的速度極快（毫秒級/秒級），傳統的安全響應流程通常依賴人工判斷和手動操作，往往無法有效跟進。例如包括確認告警、分析事件、登錄不同安全設備下發指令。這種人工滅火模式導致響應速度嚴重滯后于攻擊速度，極易錯失最佳遏制時機，造成威脅迅速擴散和巨大業務損失。

AI賦能自動響應

AI可以賦能智能決策與自動化響應能力。包括一是AI輔助事件分析與智能定級，AI自動化分類、優先級排序和初步分析海量告警，提煉關鍵信息。二是通過SOAR平臺與AI深度集成，AI直接向SOAR平臺發送指令或觸發器，驅動預設的自動化響應劇本。三是進行動態策略下發，根據實時威脅態勢，推薦或自動下發臨時防御策略（如防火墻規則、微隔離策略）。

AI賦能自動響應使企業實現安全事件的機器速度遏制，將分析與行動之間的鴻溝彌合，顯著縮短平均響應時間（MTTR）從數小時到數分鐘甚至秒級。這能最大限度地限制攻擊的擴散和危害，在威脅萌芽階段就予以遏制，從而大幅減少攻擊造成的損失和業務中斷。同時，它將安全團隊從繁重、重復的響應操作中解放出來，提升整體安全運營效率。

場景四：AI賦能威脅狩獵 - 發現潛伏威脅

企業的安全團隊在面對隱蔽威脅時，常常缺乏有效的工具和方法來主動、系統地在海量日志和數據中尋找未知或變種的攻擊痕跡。導致攻擊者擁有足夠的時間進行偵察、橫向移動和數據竊取，使得企業在威脅被發現時，往往已造成嚴重損失，難以降低攻擊者的入侵時間。

AI賦能的威脅狩獵

AI可以賦能智能威脅狩獵能力，通過多種方法論實現主動威脅發現。一是AI輔助基于假設的狩獵。AI在此模式中主要扮演輔助角色。能夠加速數據查詢和分析，例如，當分析師提出“攻擊者可能正在利用最新的Log4j漏洞在的Web服務器上執行遠程代碼”這類具體威脅假設時，AI可迅速篩選出海量日志數據中與假設相關的可疑活動，加速驗證過程，提升分析師驗證已知TTPs和特定威脅場景假設的效率。二是AI輔助基于異常的狩獵。這是最能體現AI核心價值的狩獵模式。AI/機器學習（特別是無監督學習）模型能夠自動建立代表正常活動的行為基線。任何顯著偏離這個基線的行為都會被系統自動標記為異常，并提交給分析師進行深入調查。成為發現未知威脅、零日攻擊和內部人員惡意活動的主要手段，因為這種方法不依賴任何預設的假設或已知的攻擊特征。三是AI輔助基于情報的狩獵。以外部威脅情報（如來自安全廠商報告、開源情報、ISACs等）為起點，AI技術能夠將這些情報自動化地、大規模地與組織內部的海量安全數據進行匹配和關聯。情報中通常包含具體的入侵指標（IOCs），如惡意IP地址、域名、文件哈希值，或特定攻擊組織（ThreatActor）使用的TTPs。實現將外部威脅情報轉化為內部的、可操作的搜索，主動搜尋是否存在與已知威脅相關的活動跡象。

AI賦能威脅狩獵能夠使企業實現從“被動防御”到“主動出擊”的轉變，顯著提升發現潛伏威脅的能力。通過AI的輔助，安全分析師能夠更高效地在海量數據中發現未知或變種的攻擊模式（通過基于異常的狩獵），并能快速驗證基于情報的威脅假設（通過基于情報的狩獵），例如零日漏洞利用的早期跡象、內部人員的惡意行為或APT攻擊的潛伏階段。這使得企業能夠在攻擊造成大規模損害之前，就將其識別并遏制，從而最大化地減少潛在損失，并將平均檢測時間（MTTD）降到最低，大幅提升整體安全防護的深度和前瞻性。

場景五：AI情報分析 - 從碎片化到智慧提煉

現代網絡安全防御離不開對全球安全威脅情報的利用。企業通常會訂閱多種商業情報源，并收集大量公開的安全報告、漏洞公告、論壇討論等非結構化信息。情報數據量巨大，且來源、格式和內容各異（文本、鏈接、PDF等），導致人工分析耗時巨大、效率低下，難以從中提煉出與自身業務相關的、可操作的威脅洞察。傳統的情報平臺缺乏對非結構化文本的深度理解和自動化關聯能力，導致企業難以高效吸收和利用最新的威脅知識。

AI賦能情報分析

AI可以賦能情報的深度分析與結構化能力。包括一是自動化情報聚合與標準化，AI利用自然語言處理（NLP）技術，自動從多源威脅情報（如商業情報、開源情報、漏洞庫CVE/NVD）中高效采集、清洗、抽取并標準化情報信息。二是具備非結構化文本深度理解能力，AI（特別是大型語言模型LLMs）能夠對海量的安全報告、漏洞描述、新聞文章等進行語義理解，自動識別和提取關鍵實體（如惡意IP、域名、文件哈希）、攻擊技術（TTPs）、威脅行為者（APT組織）及其關聯關系。三是AI還能進行情報富化與知識圖譜構建，AI將提取出的情報信息與企業內部資產、漏洞、用戶行為等數據進行交叉關聯，構建安全知識圖譜，從而為情報提供更豐富的上下文，并揭示潛在威脅。

AI賦能情報分析使企業實現從被動接收情報到高效提煉洞察的轉變，大幅提升威脅情報的利用效率。通過將非結構化情報轉化為結構化、可查詢的知識，使安全團隊更快速地理解新型攻擊手法和威脅趨勢。通過自動化處理情報，使安全分析師能夠將更多精力投入到情報的深度應用和防御策略的制定中，有效彌補了情報分析方面的人力短缺。

場景六：智能安全事件分析 - 實現秒級洞察

安全運營中心（SOC）在安全事件發生時，常被海量、碎片化、低價值告警淹沒，人工分析師需要花費大量時間進行去重、分類、關聯和上下文補充，才能判斷事件的真實性和危害。這種海量告警導致分析師疲勞，關鍵事件被淹沒，平均調查時間（MTTI）過長，錯失最佳響應時機，導致威脅容易擴散并造成更大的損失。

AI賦能安全事件分析

AI可以賦能智能安全事件分析與調查能力。包括一是AI驅動的告警降噪與智能分類，AI自動過濾重復、已知誤報，并根據告警特征和上下文智能分類、分配優先級。二是具備智能事件關聯與攻擊鏈可視化能力，AI利用圖分析技術，將來自不同系統、不同時間的告警片段關聯起來，自動構建完整攻擊鏈圖譜，清晰展示攻擊全貌。三是進行AI輔助調查與上下文豐富，AI輔助調查助手自動拉取相關資產信息、威脅情報和歷史記錄，提供決策建議，并能生成事件摘要報告。

AI賦能安全事件分析使企業告別海量告警，顯著縮短平均事件調查時間（MTTI）50%以上，甚至從數小時降低到數分鐘。通過快速理解事件全貌，安全團隊能夠更精準、高效地識別和響應關鍵威脅，避免威脅擴散，最大化遏制攻擊影響，顯著提升安全運營效率，從而提升企業的整體安全響應能力。

場景七：安全知識圖譜 - 洞察威脅全貌

企業的網絡安全運營面臨海量且高度碎片化的安全數據。這些數據來源于不同的安全設備（如防火墻、EDR、SIEM、漏洞掃描工具、威脅情報平臺以及資產管理系統）。由于缺乏有效的關聯和統一的視圖，安全分析師在調查復雜安全事件時，必須耗費大量時間從不同系統中手動收集、整理和關聯信息，不僅效率低下，而且極易出錯或遺漏關鍵線索。這種信息孤島現象導致分析師難以快速理解事件的深層邏輯、攻擊者的真實意圖以及威脅的演變路徑，從而阻礙了高效的威脅溯源和決策。

AI賦能安全知識圖譜構建

AI可以賦能安全知識圖譜的構建與應用能力。一是多源異構數據整合與實體關系抽取，產品能夠從SIEM、EDR、漏洞管理系統、威脅情報、CMDB、IAM等多種安全工具中，自動抽取關鍵實體（如用戶、設備、IP、漏洞、文件、進程）及其相互關系，并將這些數據轉換為圖形化數據庫的格式。二是具備智能關聯分析與威脅推理能力，AI（特別是圖神經網絡GNN）利用圖算法在知識圖譜中進行復雜的查詢和推理，揭示隱藏的攻擊鏈條、橫向移動軌跡和權限提升路徑。三是提供威脅全貌的可視化，將復雜的實體關系和攻擊路徑以直觀的圖形化方式呈現，幫助分析師快速理解威脅的來龍去脈。

AI賦能安全知識圖譜構建使企業將海量安全信息串聯成結構化的智慧關聯網絡，從而實現對復雜安全事件的秒級洞察，顯著縮短人工調查時間。通過可視化攻擊鏈，安全分析師能夠快速理解事件的全貌，識別傳統工具難以發現的隱蔽威脅和攻擊路徑。這極大地提升了安全運營的效率和決策質量，使安全專家能夠從繁瑣的信息整合中解放出來，專注于高價值的威脅研判和防御策略優化。