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向东在BCS大会上指出，网络安全防护人员数量和资源不足，使网络攻击防不胜防，也是当前网络安全的最大漏洞。奇安信对大约100家万人规模以上企业的告警处置情况调查显示，86%的企业，网络安全运营人员不到10人，对网络告警的研判比例不足5%；13%的企业，网络安全运营人员约为10-30人，对网络告警的研判比例约5%-10%；仅有1%的企业，网络安全运营人员超过30人，对网络告警的研判比例达到10%以上。

“解决有限的安全资源和100%的安全追求之间的矛盾，要靠AI驱动。”齐向东表示，“AI驱动安全已是大势所趋，未来网络攻防，得AI者得天下。”

AI释能仍需提升三大要素

“攻击者突破安全防线有几个阶段，先突破单点设备、再突破防护体系。安全事件被发现后，还要想办法隐匿踪迹。”齐向东介绍，AI在网络安全领域的应用已经可以覆盖这几个阶段，并带来网络防护能力数十倍乃至上千倍的提升。

齐向东同时指出，AI快速发展的三大核心要素是数据、算力和算法，AI在网络安全领域释放强大潜能也有赖于三大必要条件。

首先，需要具有全而新的高质量数据，为AI训练和应用提供基础支撑。一方面，要有足够多的基础安全数据用于训练安全大模型。另一方面，要有足够贴近实战的一手原始语料用于大模型推理。基于这种全而新的高质量数据训练出来的大模型，精确性和实用性才能远超未优化的通用模型。

其次，需要体系化的网络安全建设，为AI发挥效率创造平台。网络安全防护有赖于体系化协同。2019年，奇安信提出建设内生安全体系，把网络安全设备和业务流转、不同层次的信息系统有机结合起来，感知、响应对业务系统和数据的任何破坏行为。当前，通过AI赋能内生安全体系，不仅可以实现网络安全系统和客户业务系统的完美融合，更能实现网络安全响应从滞后到实时的大跃升，全时段瞬时响应成为可能，也为AI实时发挥防护功能和学习最新技术提供了真实海量场景。

其三，需要标准的统一，为AI驱动安全效能发挥扫除障碍。训练好的安全大模型，能否取得好效果取决于设备和体系是否有统一的标准。在齐向东看来，标准的统一至少包括两个方面：一方面，数据输入标准的统一，让AI能通过标准系统读懂“多国语言”，完成体系化分析；另一方面，指令输出标准的统一，让AI实现跨设备、跨系统的能力协同和全局联动。

QAX-GPT安全机器人落地网络安全一线

认识到AI的变革作用并不难，难的是用好AI、让AI真正赋能安全。” BCS大会上，齐向东如是说。奇安信作为网络安全领域原创技术策源地总体单位，在“AI驱动安全”这条路上率先进行了大量探索实践，齐向东以今年3月发售的AI战略产品QAX-GPT安全机器人为例，分享了当前在网络安全一线落地实战成绩。