社区to talk】第48期 卓驭科技安全运营升级之路——从“被动防御”到“AI智能值守”

概述
卓驭科技作为国内智能驾驶领域的头部企业，在2024年至2025年期间，面对业务高速扩张和数据爆发式增长的挑战，与深信服合作完成了一场安全运营体系的智能化升级。通过构建以 “XDR安全运营平台” 为核心的一体化安全体系，并在2025年引入 “安全GPT” ，实现了从“人工响应”到 “AI智能运营” 的跨越，显著提升了威胁研判效率与安全防护水平。这一转型不仅为高价值研发数据构建了深层护城河，也为行业提供了“人机共智”安全治理的新范式。

亮点聚焦

1、从“防御”到“自动驾驶”的安全理念

-将智能驾驶的“主动预警”思维引入安全领域，推动安全运营向自动化、智能化演进。

2、三层一体防护体系

-XDR智慧大脑：统一数据湖+关联分析引擎+自动化响应（SOAR），实现全局威胁可视、精准打击。

-零信任虚拟护城河：动态认证、最小权限，阻断横向渗透。

-桌面云防泄密：数据不落地，终端不留密，闭环防护研发资产。

3、AI破局，效率革命

-安全GPT 实现告警智能降噪（数量级下降）、研判效率提升（从5-10分钟缩短至1分钟）、跨域攻击链自动还原。

-人力释放：90%重复工作由AI接管，专家聚焦高阶威胁狩猎。

4、业务融合的安全成熟度演进

-安全体系从“主动防御”迈向“业务融合”，通过指标化、可视化运营，成为业务发展的“加速器

本期话题

1、你认为未来安全运营中，人与AI的职责应如何划分？人类的核心价值会体现在哪些方面？

2、驭科技通过零信任架构实现“最小权限”管控。在实操中，企业推行零信任可能遇到哪些阻力（如员工体验、系统兼容性等）？

3、你认为企业应如何构建 “对抗AI攻击” 的防御体系？

4、这一范式能否复制到金融、医疗、政务等其他高敏感行业？

畅聊时间:2025年1月30日—2月7日

【本期奖励】
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你认为未来安全运营中，人与AI的职责应如何划分？人类的核心价值会体现在哪些方面？
未来安全运营的人机协同体系，本质是 **“AI 做减法，人类做加法”：AI 减掉人类的繁琐基础工作，提升运营效率；人类则在 AI 的基础上，做加法实现安全运营的深度、高度、广度 **—— 从基础的告警处置到复杂的应急决策，从被动的技术防护到主动的战略规划，从孤立的部门工作到体系化的组织安全。
而人类的核心价值，始终在于 **“人是安全运营的核心”：所有的 AI 技术、安全工具、防护策略，最终都要通过人类的判断、决策、落地，才能发挥实际价值；而人类的业务融合能力、复杂决策能力、战略规划能力、创新对抗能力、伦理判断能力 **，则是安全运营能应对不断变化的攻击威胁、支撑组织长期发展的终极竞争力。

未来安全运营中，人与AI的职责划分及人类核心价值
AI的职责：

自动化响应：处理标准化、重复性告警，实现自动阻断、溯源。

智能分析：通过关联分析、攻击链还原，快速定位威胁。

预警预测：基于历史数据与行为建模，提前发现潜在风险。

人类的核心价值：

战略决策：制定安全策略、规划防御体系，平衡安全与业务效率。

复杂威胁狩猎：应对新型、潜伏性攻击（如APT），结合业务场景深度分析。

伦理与规则校准：确保AI决策符合合规要求，避免误判与偏见。

创新与演进：推动安全技术迭代，设计AI无法替代的防御逻辑。

你认为未来安全运营中，人与AI的职责应如何划分？人类的核心价值会体现在哪些方面？

在未来安全运营中，人与AI的职责划分将呈现“互补协同、分层递进”的特征，AI承担高频、重复、数据密集型任务，而人类聚焦于复杂决策、伦理判断和创造性应对。人类的核心价值将体现在战略把控、伦理约束、情境适应和创新能力四个维度。

各路英雄好汉，帮忙点个赞

企业推行零信任架构可能遇到的阻力
员工体验与习惯：

动态认证（如多因素验证）可能增加操作步骤，引发抵触。

最小权限原则导致部分资源访问受限，影响工作效率。

系统兼容性与改造成本：

旧有系统（如传统ERP、硬件设备）可能不支持零信任协议，需二次开发或替换。

全域身份与权限梳理工作量巨大，短期内投入产出比不明显。

组织与文化挑战：

部门壁垒导致权限难以收敛（例如研发部门不愿开放代码库权限）。

安全管理与业务灵活性之间的平衡难题。

技术落地复杂性：

微服务、云原生环境下的动态策略管理难度高。

跨境或混合云场景中，网络延迟可能影响认证体验

企业如何构建“对抗AI攻击”的防御体系？
AI反制技术：

采用对抗样本检测技术，识别被AI篡改的恶意文件或流量。

利用AI模型监控自身AI系统，防止数据投毒、模型窃取。

动态防御演进：

构建“自适应安全架构”，通过红蓝对抗持续优化AI防御模型。

引入欺骗防御（如蜜罐），诱导攻击方暴露AI攻击模式。

数据与模型保护：

加密训练数据、模型参数，限制AI工具的未授权调用。

建立AI供应链安全标准，对第三方模型进行安全审计。

跨域协同防御：

联合行业共享AI攻击特征（如恶意提示词、深伪样本）。

培养“AI安全分析师”，专注AI时代新型攻击手法研究。

该范式能否复制到金融、医疗、政务等其他高敏感行业？
可复制性：

金融行业：适配性高。需强化交易反欺诈、实时风控，结合合规要求（如GDPR、金融行业数据安全标准）调整AI模型。

医疗行业：需重点保障患者隐私（HIPAA合规），AI模型应注重可解释性，避免误诊风险。

政务行业：可提升数据共享安全性，但需解决系统孤岛、跨部门权限协同问题。

定制化挑战：

合规差异：各行业监管要求不同（如医疗数据本地化、金融日志留存周期）。

业务特性：医疗AI需结合临床流程，政务AI需考虑公众服务体验。

成本与成熟度：中小型机构可能面临技术储备与预算不足的难题。

关键成功要素：

分阶段实施：从核心业务场景试点，逐步扩展至全域。

建立“行业安全GPT”，针对行业特有威胁训练专用模型。

卓驭科技的案例表明，安全运营的未来是 “人机共智” ：AI解决效率与规模问题，人类专注战略、创新与伦理监督。零信任与AI防御体系的落地需兼顾技术、文化与成本，而在金融、医疗等行业的推广中，合规适配与场景化改造将成为成败关键。这一范式不仅是技术升级，更是安全理念从“被动防护”到“业务赋能”的深刻变革。

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