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0day攻击率先检出、威胁自动封禁：AI对抗AI的实战答卷
发布时间：2026-11-13 14:09:57
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2026-11-13 14:09:57
2026年实战攻防演练前段时间落下帷幕，这场持续时间创历年新高的年度大考，展现出了一个最鲜明的事实：AI已经真正改变了攻防天平。 今年，AI已成为贯穿实战攻防对抗全程的核心变量：攻击者用AI实现了漏洞挖掘的工业化、钓鱼攻击的规模化和恶意代码的即时生成；防守者也在用AI重构“发现-研判-响应”的防御全链路。攻防博弈，第一次从“人与人的较量”，进化成了“AI对抗AI”。 今年实战中，几乎所有的攻击者都在使用生成式人工智能来提高攻击效率，AI在攻击中已经从“辅助工具”升级为“核心产能”，并深度参与了攻击全流程，把原本割裂的攻击动作接成了连续流水线，让攻击效率有了颠覆性的提升。 AI给攻击者带来的变化 AI攻击呈现出“更快速、更连贯、更隐蔽、更低成本”的特征；同时，攻击手法正在转向AI最擅长的领域，在多个用户实战中，逻辑漏洞与信息泄漏类利用明显集中——AI的上下文理解能力，让以前最难自动化的逻辑漏洞变得更容易发现和利用。 AI时代攻防对抗最大的矛盾，是小时级的防守流程正在直面分钟级的机器化攻击。但漏洞发现和利用得更快，不等于突破更多，对防守者而言，关键是抢在攻击完成利用和扩散之前，发现线索、判明风险、采取行动——这样防守仍能赢在响应窗口。 深信服AI安全运营解决方案“以AI对抗AI”的核心逻辑，就是通过AI提升自动化程度，极致压缩防守全链路时间，来对抗攻击的速度。在攻防实战中，可以做到用AI把防守全链路时间压到与攻击同步甚至更早——攻击链精准发现、分钟级研判与遏制、全流程智能响应闭环。 这一方案，在2026年实战中得到了检验： 发现得更早 传统检测依赖规则和特征，仅能分辨匹配已知特征的攻击，面对0day、加密流量等新型威胁往往容易漏报，导致研判和处置落后于攻击节奏。 AI则不依赖固定规则，而是基于大模型对攻防逻辑的深度理解和专家关联推理能力直接研判未知威胁——汇聚多源日志，结合资产台账、业务知识、告警规则与威胁情报，看清“这段流量想做什么”，从而识别规则遗漏的高价值威胁，快速抓住规则漏掉的事件。 判断得更准 实战中每天涌入海量安全日志，夹杂业务误报，产生大量需复核的原始告警，仅靠传统规则无法判别真实攻击，高度依赖专家经验，但有限的人力难以持续、稳定地完成全量告警定性，注定漏过大量威胁。 AI则实现了自主调查，通过“威胁检测-告警聚合-事件还原”三级引擎协同判断，同时基于安全大模型能力实现全量告警深度研判，最终把海量告警收敛为少量精准的安全事件，将过去需要数小时的研判过程缩短至数分钟以内，让人的精力优先集中到处理真正复杂的问题上。 行动得更稳 防守的自动化卡在“敢不敢让AI执行”上，因为封禁执行一旦出错，可能导致正常业务的中断。实现响应闭环的核心是：既要赶上攻击速度，又要确认攻击者身份和业务边界，才能放心执行封禁。 AI则实现了智能化对抗，由AI提出判断，联动成熟剧本执行，专家处理复杂情况，形成“逐级放权、受控执行”的闭环——威胁实体应封尽封、自动封禁；业务实体精准放行、保障业务；暂时无法定性的灰色地带24小时持续监控，研判结论一更新就自动转黑或转白，实现精准封锁攻击，做到不误封业务。 深信服AI安全运营解决方案 让“AI对抗AI”真正落地 AI正在压缩攻击准备与决策时间，防守必须把发现、研判和阻断也压进更短的窗口。“AI对抗AI”不是模型独自作战，而是让平台、自动化和人的判断形成闭环。 深信服AI安全运营解决方案，以AI为原生驱动力，深度融合安全大模型能力，构建“多源数据驱动-AI精准检出-AI高效运营-专家服务兜底闭环”的智能安全运营体系，实现从自动化检测到人工保障的全周期智能运营。这一体系，彻底颠覆了传统安全运营 “人海战术”的低效模式，实现“从被动响应到智能主动对抗，从AI单点辅助到AI原生全流程赋能”两大范式跃迁，实现防御能力的跨越式提升。 深信服AI安全运营解决方案 这一方案已经在众多用户场景和实战中得到验证：在政府、央企、金融、制造、教育、医疗等数十个行业落地，累计服务超1600家用户；2024~2026年累计支撑160+头部用户参与国家级实战攻防演练；凭借稳定的实战效果与持续领先的技术迭代，成为众多用户信赖的安全运营首选方案。 2026年实战攻防演练，让网络安全直面更清晰的现状：AI给攻击带来的演进不可逆，防守唯有以AI能力对抗AI速度，才可能真正领先攻击者一步。 对每一个防守者来说，需要面对的除了每年的实战大考，更是每一天的常态化安全运营流程。传统安全运营模式已经被颠覆，AI对抗AI，已经不是理念，而是经过实战检验的可行方案。 深信服将持续深耕“AI+安全”的效果提升，以AI原生驱动的安全体系，为用户构筑全方位的安全防线，让防御真正跑赢AI时代的攻防对抗。
威胁检测发现：
降噪研判定性：
应协同闭环：
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