在数字化时代，网络安全已成为企业和组织高度关注的领域。随着新技术的不断发展，网络攻击手段也在不断演化，其复杂性日益增加，传统的网络安全措施越来越难以应对这些日趋严峻的威胁。然而，人工智能（AI）和大模型技术为网络安全带来了全新的变革，赋予了其新的能力。通过实现威胁检测与响应的自动化、实时数据分析以及复杂算法的运用，AI能够缩短网络攻击的响应时间，加速威胁的识别与处理，并及时部署防御措施。这种积极的防护模式正在重塑网络安全的范式。
自AI技术兴起以来，网络安全企业积极探索如何利用大模型技术提升网络安全，实现安全防护的自动化，增强防御能力并提升效率。当前，AI在网络安全中的应用主要包括以下几个方面：
1. 威胁检测与响应：AI能够分析海量网络流量数据，识别异常模式并迅速响应。例如，基于机器学习的入侵检测系统可以自动识别未知威胁，并在其造成损害之前采取应对措施。这种自动化响应不仅提高了防御效率，还减少了对人工干预的依赖。
2. 实时监控与预测分析：AI系统能够对网络活动进行实时监控，识别潜在威胁并预测其发展趋势。通过分析历史数据和当前态势，AI可以提前洞察潜在攻击，实施预防措施。这种预测分析能力是传统安全系统难以实现的。
3. 自动化补丁管理：网络攻击者常常利用未修补的软件漏洞发起攻击。AI能够自动检测系统中的漏洞，并在漏洞被利用之前自动应用补丁，从而提高系统的安全性。这种自动化的补丁管理极大地减少了漏洞修补的时间和成本。
4. 身份验证与访问控制：AI可以优化身份验证和访问控制系统，通过分析用户行为模式，识别异常活动并阻止未经授权的访问。例如，基于AI的多因素认证系统能够动态调整认证要求，从而增强安全性。
5. 恶意软件检测：传统的恶意软件检测方法主要依赖已知签名，难以应对新型和变种恶意软件。AI通过行为分析和模式识别，能够检测出未知的恶意软件，并迅速采取行动，防止其造成更大的危害。
随着大模型技术的迅速发展，AI安全智能体成为了网络安全领域的一个重要应用形式。通过规划与工具能力的结合，AI安全智能体能够有效提升安全输出的稳定性，而利用知识引擎则可以在一定程度上解决大模型因知识缺失而产生的幻觉问题。
在应用特点方面，用户可以通过自然语言与智能体进行复杂交互。智能体不仅能记住用户需求的上下文语境，还能规划用户的输入需求，并调用工具完成任务，解决了传统安全工具易用性差、使用门槛高的问题。
此外，智能体还具有环境感知能力，并能运用行业知识解决具体的安全任务，例如查询和防护CVE漏洞。通过多智能体协作，还可以在安全场景中实现更复杂任务的智能化。例如，在渗透测试中，传统的渗透测试需要不同角色的安全专家相互配合进行扫描和内网测试。如今，通过设计专注于不同任务的智能体，如攻击面探测智能体、漏洞检测智能体和内网渗透智能体，并让这些智能体协作，可以实现更加智能化的渗透测试。
作为国内首家提出智能体概念的安全公司，云起无垠率先发布了全球首个网络安全开源大模型—SecGPT（https://github.com/Clouditera/SecGPT），并推出了以大模型技术为核心的无垠模糊测试智能体和无极AI安全智能体平台。
无垠模糊测试智能体利用遗传变异算法、符号执行算法加速技术、进程级漏洞检测、自然语言处理及上下文语义理解能力，大幅提高了漏洞自动挖掘、检测与修复的效率与精准度，构建了一体化的漏洞自动化挖掘与修复方案。
无极AI安全智能体平台融合了网络安全知识问答、安全工具调用和代码分析等多元功能。该智能体内置了涵盖CVE漏洞信息、CWE软件缺陷、安全标准及最新安全研究成果的广泛安全知识库，支持安全知识问答、教育培训、安全文档编制、最新安全论文分析、漏洞智能分析、安全工具的智能调用以及威胁情报的智能检测等功能，旨在为网络安全领域提供全方位、深层次的支持与防护。
根据Gartner的预测，到2026年，80%的组织将在生产环境中部署生成式AI（GenAI）技术。这意味着AI将在更多领域获得广泛应用，网络安全领域也不例外。未来，AI将进一步融入网络安全的各个层面，成为不可或缺的防护力量。
AI正引领着网络安全领域的一场革命，基于大语言模型的智能体生态系统为我们带来了全新的防护手段和策略。通过自动化威胁检测与响应、实时监控与预测分析、自动化补丁管理、身份验证与访问控制以及恶意软件检测，AI极大地提升了网络安全的效率和效果。组织应当制定完备的AI驱动安全战略，充分发挥AI的潜力，以应对日益严峻的网络威胁。
展望未来，随着AI技术的持续发展，AI在网络安全领域的作用将愈发重要。通过增强自主学习能力、多模态数据融合、人机协同作战以及量子计算与AI的结合，AI将为我们提供更强大、更智能的网络安全防护，保护我们的数字世界免受威胁。
