文章核心观点 - 人工智能发展对数据安全提出新挑战,需要加强数据治理、构建数据安全交换体系,并重视隐私合规[1][2] - 人工智能安全已成为推进新型工业化的关键,需要加强核心技术研发、构建监管体系、加强国际合作[3][4] - 数据资产化是促进数据要素流通的重要手段,需要完善确权、登记、定价等制度体系,并通过自主创新解决安全问题[5][6] 行业发展现状 - 人工智能为网络安全带来机遇与挑战,从小模型到大模型、从决策式到生成式AI的发展趋势明显[7] - 大模型在网络安全运营中可以帮助解决告警疲劳、效率平静和专家稀缺等痛点问题[8] - 大模型有望提升安全运营效率,但同时也面临通用大模型在安全专业领域表现不佳的问题[9] 企业实践 - 奇安信利用大语言模型推出QAX-GPT安全机器人,实现安全运营体系智能升级[8] - 启明星辰提出从基础大模型到安全大模型的优化方案,并在态势感知等场景实现落地应用[9] - 绿盟科技通过深度学习、可解释AI等技术大幅提升安全产品检测能力,并构建安全知识图谱[10] - 360数字安全集团利用数据制胜、小切口大纵深等战法,革新安全能力体系,实现多任务最优性能[11]