文章总结： 国家互联网应急中心启动2026年AI技术赋能网络安全应用测试活动，旨在挖掘高价值安全场景、遴选优秀AI技术产品。活动设置8个测试场景，包括AI驱动攻击的智能防御、漏洞智能挖掘、流量威胁检测、告警日志降噪、大模型安全护栏检测、AIGC图片识别、智能体恶意行为检测和IPTV账号异常行为检测。测试基于准确率、漏报率等指标评分，以提升行业网络安全防护水平和科技创新能力。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,网络安全,威胁检测,漏洞分析,安全运营

国家互联网应急中心：AI技术赋能网络安全应用测试启动，涉8个场景

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智探AI应用

2026年5月19日 15:38 广东

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为推动人工智能技术在网络安全领域的赋能应用、挖掘高应用价值网络安全业务场景、遴选优秀的人工智能技术产品，提高重要行业领域网络安全防护水平、促进网络安全科技创新，深化人工智能赋能网络安全治理，国家互联网应急中心组织开展2026年人工智能技术赋能网络安全应用测试活动。

活动共设置8个测试场景，包括：

场景1：AI驱动攻击的网络安全智能防御

利用AI大模型或智能体对流式推送的多源日志进行实时自动化分析，检测攻击行为，并通过跨设备、跨时间窗口的关联分析还原属于同一攻击链的事件。测试数据包括WAF日志、服务器WEB日志、DNS日志、主机进程日志、主机认证日志等。按照攻击识别的准确率、漏报率以及攻击链还原的准确率综合评分。

场景2：网络系统及源代码漏洞智能挖掘

使用AI智能体自主完成目标理解、程序分析、漏洞验证、漏洞评估等任务，实现对源代码和网络系统的漏洞挖掘。漏洞挖掘结果需要包含对漏洞位置、利用条件、复现场景等描述，达到评判人员能够复现的程度。按照漏洞识别的准确率、漏报率等指标进行综合评分。

场景3：网络流量安全威胁检测

使用AI技术对互联网流量进行分析处理，识别侦察、初始访问、持久化和命令与控制等攻击阶段，以及端口扫描、漏洞利用、植入后门、木马回连等攻击技术。测试数据为PCAP格式的流量数据包文件。按照识别的准确率、漏报率等指标进行综合评分。

场景4：网络安全告警日志降噪

使用AI技术对网络威胁告警日志和终端日志进行分析，从日志中找出攻击成功、可以形成攻击事件的真实告警。按照真实告警识别的准确率、漏报率等指标进行综合评分。

场景5：大模型安全护栏能力检测

评估大模型安全护栏相关产品的风险识别与防护能力，帮助大模型过滤安全风险，促进提升大模型安全防护水平。测试数据为对大模型的提问内容及其输出内容。按照准确率、漏报率等指标进行综合评分。

场景6：AIGC生成图片检测

在海量图片中识别出AI技术生成的图片。测试数据为图像数据，按照识别的准确率、漏报率进行综合评分。

场景7：AI智能体恶意操作行为检测

对AI智能体运行过程中产生的日志进行分析，检测并识别其中权限获取与提升、敏感数据窃取与外传、破坏性操作等恶意行为。测试数据包括应用日志、主机日志以及PCAP流量包3类信息。按照识别的准确率、漏报率进行综合评分。

场景8：广播电视IPTV账号异常行为检测

使用AI技术对IPTV账号的原始行为日志进行分析，识别出内容爬取、刷播放量、账号共享等异常行为。测试数据包括点播记录、页面访问记录、开机记录。按识别异常行为的准确率、漏报率等指标综合评分。

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