作者：韩红桂

　　人工智能技术的迅猛发展带来了网络安全格局的深刻变化：一方面，传统防御机制呈现出静态规则失效、安全响应迟缓、协同能力缺失以及算法防护盲区等结构性不足；另一方面，人工智能驱动的攻击呈现出智能化升维、效率突破性增强和范围急剧拓展的新特征，传统防御范式面临挑战。面对这一深刻变革，构建面向人工智能时代的网络安全新范式已迫在眉睫。

　　伴随人工智能技术的快速发展和深度应用，人工智能驱动的新型威胁正颠覆传统防御范式，攻击手段的智能升维、攻击效率的突破增强、攻击范围的急剧拓展，传统安全防护模式正面临多维度、深层次且极具破坏性的挑战。这些新特征标志着网络攻击已从单点、静态的行为演化为高度动态、分布式、智能化的攻防对抗新态势，对传统防护机制提出了重大挑战。一是传统安全防护陷入“修补——攻击——再修补”的被动循环，由于人工智能攻击的变异能力和多样性，往往能够绕过依赖于特征库和规则集（如病毒特征码、攻击签名等）的静态检测。例如，代码混淆与多态变种使得签名识别几乎失效。二是在传统安全架构事件响应流程存在的较长延迟易造成连锁反应。从威胁发现、分析、响应到处置需经过多个环节，通常由人工主导。这种响应方式无法满足人工智能时代攻击的高速性，极易错失最佳处置窗口，甚至造成连锁反应。三是目前的网络安全机制多为“点对点”部署，缺乏跨平台、跨域的信息共享与协同联动，难以形成统一防御体系。而人工智能攻击往往呈现出分布式、跨网络的态势，一旦某一节点失守，极易牵一发而动全身。四是人工智能模型本身存在诸多安全隐患，包括训练数据污染、对抗样本欺骗、模型反演、后门植入等。而目前主流网络安全体系尚未将人工智能算法安全纳入整体防护范围，缺乏有效的模型验证与审计机制。

　　传统防护体制存在的静态规则失效、安全响应迟缓、协同能力缺失以及算法防护盲区等结构性缺陷，导致其在面对智能化攻击时显得力不从心，亟须从机制与架构层面进行深度重塑。

　　主动防御导向：构建可预测、自适应的防护体系。人工智能深度融入网络空间，面对攻击行为的高度隐蔽性和快速演进，传统依赖“入侵——检测——响应”的被动式安全防护模式的滞后性与局限性日益凸显。传统机制往往只能在威胁造成实际损害后才被动响应，甚至错失关键处置时机，引发系统性风险。因此，网络安全范式亟须实现从“反应式防守”向“预测性干预”根本性转变，构建真正的主动防御体系。

　　主动防御的核心在于提前感知威胁、主动识别意图并进行前置处置。人工智能技术为此提供了关键支撑：通过深度学习、自然语言处理、图神经网络等算法深度挖掘海量安全数据，系统能够从中提取潜在攻击模式、异常行为特征及威胁发展趋势，获得预见未来风险的能力。威胁情报系统整合多方数据流构建动态知识图谱，实现持续学习和进化式预警。同时，用户行为建模与流量分析技术建立个体与群体的行为基线，一旦发现偏离即可自动预警，有效识破攻击者隐藏在正常流量中的伪装。

　　主动防御不仅是技术升级，更是一场安全理念的深刻转型。它要求安全机制具备持续学习、自主适应与动态演化的能力，推动网络安全从被动应对威胁转向主动掌控风险，从抵御已知威胁拓展到防御未知攻击，从局部外部防护升级为全域感知与智能调节，最终构建起具有自适应能力的下一代网络安全体系。

　　“安全即服务”架构：实现弹性敏捷的安全交付。随着信息技术架构向云计算、微服务和分布式系统加速演进，传统安全防护模式已难以满足现代业务对弹性、灵活性与实时性的需求。安全即服务（SECaaS）作为人工智能时代网络安全新范式的核心载体应运而生。它将安全能力以智能化、服务化的形式进行封装、交付与运维，既能保障安全性同时灵活适应人工智能驱动的业务系统需求。

　　SECaaS核心优势在于通过将防护功能封装为标准化API接口，安全策略得以按需调用、灵活配置，使安全机制能够以模块化、可编排、可插拔的智能服务形态无缝集成到各类应用中，实现了安全与业务的深度结合。另外，借助人工智能分析能力，SE-CaaS能随业务形态动态优化安全策略，大幅提升安全资源的效能，实现了跨平台、跨域的一体化智能防护。

　　人工智能时代网络安全新范式的核心在于安全响应的自动化与协同智能，SECaaS强调在人工智能编排引擎的调度下，安全事件能够自动触发智能响应流程，策略依据实时情境动态生成并精准下发，确保防护动作与业务变化动态同步。这一过程通过平台化的安全运营支撑体系得以实现，涵盖威胁识别、风险评估、响应处置、策略反馈等完整闭环，最终构建出一个具备自适应、自治性和弹性控制能力的智能安全管理中枢。

　　可信人工智能基石：保障模型安全与决策可靠。随着人工智能深度嵌入关键决策系统并成为信息处理的核心单元，人工智能系统自身的安全性已跃升为整体网络安全体系的重中之重。传统防护聚焦于数据、网络和系统层面，而攻击者已将矛头转向算法模型本身——通过操控模型逻辑、污染窃取数据或利用人工智能模型黑箱性等手段发起新型攻击。构建可信人工智能并实现全面的模型防护，是新一代网络安全范式不可或缺的核心支柱。

　　提升模型稳定性是构建可信人工智能的重要基石，通过对抗训练主动引入对抗样本至训练集，迫使模型学习识别并抵御这些扰动，从而提高其在面对恶意输入时的稳定性。模型水印、数字签名等溯源技术可有效防止模型被非法复制、篡改或伪造，确保部署的模型为授权正版且未植入恶意逻辑。保障训练数据的安全与隐私是构建可信人工智能的关键支撑，数据是人工智能的“养料”，保护不当极易引发隐私泄露与安全事件。为此，需通过技术手段强化数据安全。差分隐私技术可在统计学习中隐藏个体样本信息，降低模型对具体数据点的依赖性，增强抗推理攻击能力；联邦学习等分布式训练机制则将数据保留在本地，实现“数据不出域”的前提下完成模型的联合更新，从源头上阻断数据泄露风险。增强模型透明可解释性是构建可信人工智能的必由路径，通过模型决策日志记录、关键中间状态监控、审计追踪等技术手段，提升模型内部运作的“可见度”。同时，利用特征重要性分析、反事实解释等方法，将模型的复杂输出转化为易懂的说明。这不仅有助于发现问题、验证合规性，更是建立问责机制、赢得用户信任的重要基础，是可信人工智能价值的最终体现。

　　可信人工智能的构建并非一劳永逸，而是贯穿模型开发、部署、运行、更新全生命周期的持续过程。只有将安全与可信的理念深植于模型的设计、开发、部署、运维的每一个环节，通过综合运用对抗训练、差分隐私、联邦学习等技术手段，并辅以严格的数据治理、版本控制和自动化运维流程，方能有效应对模型稳定性、数据安全、透明度等关键挑战。

　　人机协同防御：融合智能分析与专家决策。在日益复杂多变的网络威胁环境中，单纯依赖人工分析难以处理海量、高频、多维度的安全事件；而完全依赖人工智能自动决策则受限于其理解力、判断力和上下文感知能力，难以应对复杂情境和非结构化风险。对于需要综合多源信息、判断业务背景、理解潜在动机的复杂威胁场景，当前的人工智能系统仍难以准确建模和全面理解。这就需要人类专家在人工智能提供初步分析和辅助建议的基础上，进行深入研判、策略制定与响应决策。专家还可通过对人工智能系统输出结果的持续校验与反馈，提升模型的准确性与适应性，推动人工智能系统的持续学习与演进。因此，融合人工智能的运算速度与人类专家的深度判断，形成优势互补的协同机制，是构建下一代网络安全架构的核心方向。

　　安全运营中心是人机协同机制的核心枢纽。通过整合数据感知、智能分析、自动响应与人工研判等多个环节，形成统一的闭环防护机制。系统可将人工智能分析结果推送至专家平台，由专家确认关键威胁后触发自定义响应流程。同时，专家的经验与策略知识可被转化为规则与数据，反哺人工智能模型，使其在后续分析中表现更优。由此构建出以人工智能为第一响应单元、专家为最终决策者的高效协作机制。

　　人机协同防御体系不仅提升了防护效率与精度，更体现出一种以专家为中心、人工智能为支撑的安全治理理念。这种机制强化了决策的透明性与可控性，避免了黑箱算法带来的不确定风险，也提升了对合规性、可审计性的支持能力。在未来安全体系的构建中，人机协同将成为实现智能化、自动化与可信性有机统一的关键支撑力量，推动网络安全能力迈向高阶智能融合的新阶段。（韩红桂）