文章总结： 2026赛迪顾问IT市场年会网络安全研讨会聚焦AI安全挑战与防御路径。安恒信息袁明坤指出攻击端AI能力已跨越式进化而防御仍处传统范式，形成严重不对称。他提出以AI对抗AI的三阶段路径：产品智能化、平台Agent化、AI原生安全服务，并介绍恒脑平台与安小龙数字员工等实践。同时强调系统化防御策略包括持续暴露面管理、信创安全及AI自身安全体系建设。 综合评分： 86 文章分类： AI安全,安全建设,安全工具,红队,渗透测试

2026赛迪顾问IT市场年会|AI能力跃迁，防御如何破局？袁明坤分享三阶段路径

安恒信息

2026年7月8日 10:15 浙江

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近日，由赛迪顾问主办、中国计算机学会计算机安全专业委员会支持的2026 IT市场年会——网络安全研讨会在北京赛迪大厦召开。大会以“潮涌AI，安全何为——AI浪潮之下网络安全行业变革与发展”为主题，汇聚主管机构、科研院所学者以及相关企业安全专家，围绕AI攻击防御、厂商转型与产业协同创新等核心议题展开深度研讨。安恒信息首席安全官、高级副总裁袁明坤受邀参与议题讨论。

不对等已成最大挑战

“矛”已全面智能化，“盾”仍在传统范式

袁明坤在研讨中指出，当前AI安全领域面临的最大挑战是模型能力的严重不对称——攻击端的AI能力已实现跨越式进化，而防御端仍停留在传统范式。他以2026年震动全球网络安全行业的两起事件为例：2026年2月，Anthropic发布代码安全工具Claude Code Security，引发美股网络安全板块单日市值蒸发逾百亿美元；4月推出的新一代模型Claude Mythos Preview，漏洞利用成功率高达72.4%，较前代不足1%的成绩提升了近80倍。该模型在OpenBSD系统中发现了一个隐藏27年的漏洞，并在FFmpeg中找到了一个被自动化测试工具触发500万次却始终未被识别的漏洞。“当‘矛’已经全面智能化，而‘盾’还在用传统方式构筑，这种代差是跨越式的颠覆。”袁明坤说。

袁明坤特别指出，中国在AI大模型领域拥有全球性优势，但一个严峻的现实是：云端算力与本地硬件搭建的算力差距悬殊，而国产自主算力体系尚处于发展初期，远未形成成熟完备的产业生态，难以满足大规模训练与推理需求。他呼吁加快推动关键行业对国产云端大模型的信任与使用，让国产模型在真实业务场景中加速成熟。

以AI对抗AI

安恒信息的三阶段实践与路径

针对如何应对AI驱动的安全挑战，袁明坤表示，用AI对抗AI已成为行业共识。安恒信息认为这一进程分为三个阶段：

第一阶段，产品智能化，将AI与现有安全产品全面融合。安恒信息依托恒脑安全智能体平台，已孵化出告警研判和降噪智能体、恶意邮件检测智能体、API安全智能体、终端数据防泄漏智能体等数百个安全智能体，与AiLPHA态势感知、AiSort数据安全治理、AiLog日志管理等产品深度融合，在效能和效果上均有数十倍的提升。

第二阶段，平台Agent化，构建智能体协同作战体系。比如在哈尔滨亚冬会中，安恒信息将恒脑深度应用于安保全流程。通过部署十大AI安全智能体，系统实现了对网络流量、用户行为、系统操作等多维度数据的7×24小时实时监测与智能分析。基于该智能防护体系，成功识别并阻断高达12602个高危攻击IP。

第三阶段，AI原生安全服务，未来的对抗将不再是“人对AI”，而是“数字员工对AI”。安恒信息发布了全球首个AI安服数字员工“安小龙”——基于安恒信息18年安全经验打造的7×24小时在线的AI安全服务工程师。其构建了涵盖渗透测试、应急响应、代码审计、安全咨询、数字教学与运营助手等六大角色化AI智能体，通过角色协同联动实现安全能力的全面覆盖。比如“安小龙”在第四届数贸会，以“人机协同”模式拦截10万次跨境攻击，核心任务效率提升90%。

在成本层面，袁明坤分享了AI带来的根本性改变——传统安全服务依赖大量人力投入，成本高昂；而如今AI智能体系统可将原需数人团队完成的工作，转化为“新人+AI”即可在一小时内高效完成。实际应用中，团队成本率已从70%降至42%，安全服务价格大幅降低。

系统化防御

从暴露面管理到AI自身安全

会上，袁明坤提出了一系列关于AI安全的系统化应对策略：一是持续化暴露面管理，在AI能力不对等的情况下，通过持续监测互联网应用和服务的软件成分，快速收敛攻击面；二是信创与AI原生安全结合，在信创系统全面替代过程中嵌入“AI Security by Design”理念，从研发前端解决安全问题；三是身份认证体系升级，建立面向人、系统和未来AI Agent的全方位认证机制；四是以AI对抗AI，分阶段推进产品智能化、平台Agent化和AI原生安全服务，最终实现用安全数字员工对抗AI风险；五是AI自身安全体系化建设，从模型、应用、运行等维度构建全生命周期AI原生安全能力。

未来，安恒信息将以“全生命周期防护+合规适配”为核心，持续提升在模型供应链安全、内容风险防护等领域的能力，构建“防护—检测—响应—优化”的智能安全闭环，以AI原生安全能力护航AI时代的数字主权。

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