【社区to talk】第31期 AI如何重塑网络安全？深信服安全GPT国家级测试斩获三项第一！

主题概要：

在刚刚落幕的2025年网络安全宣传周技术高峰论坛上，由中央网信办联合10部委组织的“人工智能技术赋能网络安全应用测试”结果公布！全国超200支顶尖团队参与，覆盖7大实战场景。其中，深信服安全GPT凭借绝对领先的AI实战能力，包揽「基于智能体的网络安全自动化分析响应」「网络安全告警日志降噪」及「大模型生成内容安全风险检测」三项第一，成为全场焦点！

本期亮点：

1、实战能力突破：安全GPT在0day攻击、加密流量检测、钓鱼邮件识别等场景实现“质的飞跃”，0day检出率87.24%，钓鱼邮件精准率99.9%+，告警降噪99%以上！
2、全行业赋能：已落地政务、金融、能源、医疗等500+用户，助力关键基础设施抵御高阶攻击，节省上千人力成本。
3、AI重构防御体系：从“规则+人力”迈向“AI智能调度，人类辅助决策”，推动安全运营主动化、智能化。

本期话题：

1、AI能否真正替代人工应对网络安全威胁？未来“人机协同”的理想模式是怎样的？
2、钓鱼邮件检出率99.9%+——你认为AI在保护普通人日常网络安全（如短信诈骗、隐私泄露）中还能发挥哪些作用？
3、数据安全分类分级效率提升40倍，但AI的决策是否可能存在“误伤”或“盲区”？如何平衡自动化与精准性？
4、如果未来AI成为网络安全标配，普通用户该如何适应这种新型防护模式？是否需要学习新技能？

【畅聊时间】

2025年9月17日—9月24日

【本期奖励】

1、优秀回复奖：凡回复的内容，被管理员设置为优秀回复的，即可获得200S豆打赏！

2、最高人气奖：被管理员设置为优秀回复并且点赞数最多的用户，可获得500S豆奖励（要求点赞数至少在10条以上）

上期话题回顾：

第30期 制造业上云之痛与破局之道：高盛达科技的无痛转型启示

AI能否真正替代人工应对网络安全威胁？
我觉得应该可以，但是前提是网络安全威胁是由人类发起，由AI守护。未来的AI 神经系统应该远胜人类好多数量级，他们的侦测、学习、判断、执行能力都会远胜人类，所以人攻AI守的模式下，必然是AI胜；但是就怕情况会反过来，如果是AI攻，人守，那人类会输的很惨。

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普通用户需掌握的3类核心技能
1. 基础安全意识（不变但更关键）
场景：AI可能拦截部分钓鱼攻击，但无法完全消除社会工程学风险。
关键行动：
验证来源：对AI标记的“可疑邮件”或“风险网站”，通过官方渠道二次确认。
保护隐私：避免向AI助手（如智能客服）透露敏感信息（如密码、身份证号）。
案例：
若AI提示“某链接可能包含钓鱼内容”，用户应手动检查URL域名是否拼写错误（如amaz0n.com vs amazon.com）。
2. 人机交互能力（新技能）
场景：AI安全工具会频繁向用户请求决策（如“是否允许应用访问摄像头”）。
关键行动：
理解权限请求：区分“必要权限”（如微信视频通话需摄像头）和“过度请求”（如计算器App要求访问通讯录）。
利用AI解释功能：要求安全工具提供拦截理由（如“该应用与已知恶意软件行为模式匹配度达92%”）。
工具示例：
Windows Defender的“受保护文件夹”功能：AI自动阻止未授权应用访问敏感文件，用户可手动添加例外。
3. 异常行为监控（简化版）
场景：AI可能漏判某些定制化攻击（如针对个人的深度伪造语音诈骗）。
关键行动：
关注设备异常：如电脑风扇突然高速运转（可能被用于挖矿）、手机电量消耗过快（可能被植入恶意程序）。
定期检查AI报告：多数AI安全工具会生成周报/月报，用户需快速浏览高风险事件（如“3次尝试破解密码被阻止”）。
简化技巧：
设置关键事件短信提醒（如“检测到异地登录尝试，已自动阻断”）。

问题：如果未来AI成为网络安全标配，普通用户该如何适应这种新型防护模式？是否需要学习新技能？
回答：个人觉得普通用户需要理解AI防护的运作逻辑，但无需学习底层技术。AI防护需要将技术复杂性封装在系统底层，通过可视化交互降低使用门槛。这如同现代人不必懂内燃机原理，但需掌握交通规则。

2、钓鱼邮件检出率99.9%+——你认为AI在保护普通人日常网络安全（如短信诈骗、隐私泄露）中还能发挥哪些作用？
除了高水准的钓鱼邮件检测，AI 在保障普通人日常网络安全、抵御短信诈骗和隐私泄露威胁等方面，还具备以下显著功能 ：
智能拦截短信诈骗内容  实时行为异常监测  隐私数据分级分类  隐私泄露溯源追踪   网络安全态势预判   动态化安全培训

AI无法完全替代人工的三大原因
威胁背景与动机的不可替代性
AI虽能快速识别威胁，但无法理解攻击的深层背景、动机及潜在影响。例如，面对新型攻击手段时，AI可能因缺乏训练数据而失效，而人类可通过创造性思维分析攻击模式，制定针对性防御策略。
非技术问题的处理能力
网络安全不仅是技术问题，还涉及组织文化、政策、法律等非技术领域。例如，在司法审判中，AI可辅助分析案件，但最终裁决需依赖人类的伦理道德判断；在企业中，网络安全策略的制定需平衡安全与业务效率，这需要人类的决策能力。
AI的局限性
数据依赖性：AI的行为由编程和数据训练决定，若训练数据存在偏见或被操纵，可能导致错误决策。
适应性不足：面对未知威胁时，AI可能无法及时调整策略，而人类可通过经验快速响应。
误报与漏报：尽管AI能降低误报率，但仍需人类验证关键警报，避免因误判导致业务中断。
二、人机协同的理想模式：优势互补与分工明确
未来人机协同将围绕“人类主导-AI赋能”展开，具体表现为：

决策权分配
人类主导关键决策：在涉及伦理、道德、社会价值等领域（如司法裁决、企业战略），人类保留最终决策权。
AI提供决策支持：通过实时情报分析、模拟推演等功能，为人类决策者提供数据支撑和方案建议。
任务分工
AI处理重复性工作：如日志分析、漏洞扫描、自动化响应等，释放人类精力。
人类聚焦复杂问题：如跨领域创新、威胁动机分析、战略规划等，发挥创造力与判断力。
协作机制
动态调整开闭程度：基础层（如核心数据）严格保密，应用层适度开放共享，通过开源社区促进创新。
弥散分布式协作：多个智能体与人类节点通过智能合约等机制自主交互，提升系统鲁棒性（如全球供应链管理）。

1、AI能否真正替代人工应对网络安全威胁？未来“人机协同”的理想模式是怎样的？
在2025年网络安全宣传周技术高峰论坛公布的“人工智能技术赋能网络安全应用测试”中，深信服安全GPT的突出表现印证了AI在网络安全领域的实战价值，但关于“AI能否替代人工”及“人机协同模式”的探讨需基于技术特性与实践需求展开辩证分析：
一、AI在网络安全中的核心能力与局限

    优势领域
        高效率数据处理：AI在告警日志降噪（99%+）、加密流量分析、0day攻击检测（87.24%检出率）等场景中，通过机器学习模型快速识别模式，处理速度远超人工。例如，安全GPT对钓鱼邮件的精准识别率达99.9%+，可实时拦截海量低级攻击，释放人力。
        自动化响应：在“基于智能体的网络安全自动化分析响应”场景中，AI可自主执行威胁溯源、策略调整等操作，实现分钟级响应，避免人工介入的延迟风险。
        全行业赋能：已落地政务、金融、能源等500+用户，通过AI驱动的防御体系，关键基础设施可抵御高阶攻击，并节省上千人力成本。
    局限性
        未知威胁的适应性：AI依赖历史数据训练，对0day攻击等新型威胁的检出率虽达87.24%，但仍存在漏报可能，需人工专家进行深度分析。
        复杂决策的伦理考量：在涉及业务连续性、数据隐私等战略决策时，AI可能缺乏对上下文的理解和伦理判断，需人类介入权衡利弊。
        对抗性攻击的脆弱性：攻击者可通过对抗样本、模型投毒等手段干扰AI判断，需人工监控模型鲁棒性。

二、AI无法完全替代人工的核心逻辑

    技术边界决定互补关系
    AI在“规则+人力”的传统模式中，通过“AI智能调度，人类辅助决策”重构防御体系，但人类在战略规划、复杂决策、伦理监督中的作用不可替代。例如，在APT攻击溯源中，AI可快速关联多源数据，但最终攻击动机分析、影响评估仍需人类专家。

    安全运营的“最后一公里”
    即使AI实现99%的告警降噪，剩余1%的高风险事件仍需人工验证；在钓鱼邮件识别中，99.9%的精准率意味着仍有0.1%的误判可能，需人工复核避免误伤。

三、未来“人机协同”的理想模式

    分层协同架构
        基础层：AI负责实时监控、数据聚合、初步分类（如告警降噪、流量分析），处理重复性高、规则明确的任务。
        决策层：人类专家聚焦高风险事件分析、策略制定、伦理决策。例如，在安全运营中心（SOC）中，AI自动生成威胁报告，人类专家进行战略研判。
        监督层：人类持续监控AI性能，调整模型参数，确保AI系统在安全边界内运行。
    动态适应机制
        自适应学习：AI通过持续学习更新威胁特征库，人类专家定期评估模型有效性，形成“AI学习-人类验证-反馈优化”的闭环。
        弹性响应：在常规场景中，AI自主处理；在重大事件中，人类专家介入主导，AI提供数据支持。
    伦理与法律框架
        明确AI的决策边界，确保人类在关键环节保留最终决策权。
        建立AI系统的可解释性机制，使人类专家能够理解AI的判断逻辑，增强信任。

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AI是大趋势。AI可以大量减轻人工的操作，但人工还是不可替代。
网络安全威胁？？？这个威胁从何而来，如何定义是否是威胁，还不是由人说了算。我定义这是个病毒，那它才是病毒，我定义它有威胁，那它才有威胁。这都是人定下来的，AI只是根据人定下来的规则执行相应的操作。
如果AI真的能自主学习，可以跳过人类定下来的规则 自己定义什么是威胁，那物联网将迎来末日。

人工永不过时。
人类才是规则的制定者。AI应该怎么做，要由人来分析研判做决定。