成熟度模型评价研究报告

联合发布单位 赛迪顾问杭州高新数商科技集团有限公司安恒信息 目录Contents 01 概述 本报告旨在系统阐述安全智能体在行业网络安全、数据安全治理、安全运营等领域的成熟应用价值，通过构建科学评价体系验证安全智能体的技术先进性与商业化能力。研究重点聚焦于两方面：一是通过成熟度模型客观评估安全智能体在技术、应用、服务等维度的综合能力，证明其已突破技术验证阶段，具备规模化落地条件；二是回应市场对安全智能体“能否替代人工”、“是否可靠稳定”的核心质疑，明确传递其作为企业级安全基础设施的成熟性信号。 目前成熟安全智能体通过融合大模型、多模态分析与自动化技术，已实现威胁检测效率大幅提升，人力成本持续降低，成效显著，并在多个关键领域形成标准化解决方案。且安全智能体技术成熟度、系统稳定性及生态适配性已通过国家级攻防演练与大规模商用实践验证，用户可基于报告评价结果直接对标自身需求，消除决策顾虑，加速安全智能化转型进程。 发展历程 02 安全智能体的发展历程可概括为从“辅助工具”到“算法赋能”再到“智能驱动”的三段阶梯式跃迁：萌芽阶段通过规则引擎与基础自动化验证技术可行性，为人工决策提供数据支持的辅助工具，奠定了数据积累和收集的基础；机器学习赋能期借助算法突破实现威胁检测与响应效率的质变，推动垂直场景规模化验证；智能化跃迁期则依托大模型与多模态技术的融合，完成从单点防御到全局自主决策的跨越式升级。经过十余年的技术演变，安全智能体已从“可用”转变为“可靠”，具备成熟的应用价值和广泛的应用场景。 安全智能体最初的技术雏形主要是应用于日志分析和基础威胁检测等场景的一系列自动化脚本。这一萌芽阶段的技术特征表现为以规则引擎和有限自动化脚本为核心，通过预定义策略实现基础安全任务的自动化执行。该阶段主要采用基于专家经验的静态规则集，依托正则表达式匹配和黑白名单机制来识别已知威胁模式。在具体实现层面，该阶段的安全智能体主要体现为独立运行的日志分析脚本、漏洞扫描器等工具，各工具间缺乏系统性的协同机制，需要人工介入进行任务调度。因此，其功能范围限于告警聚合、报告生成等基础性工作，尚不具备主动干预安全事件的能力。且受限于算力与算法，这一阶段的系统未能形成完整的闭环反馈机制。萌芽阶段的安全智能体虽然能够完成基本的网络安全运维和数据安全维护的任务，但仅适用于防火墙策略更新等单点防御场景。依托此阶段安全智能体的网络安全系统存在明显的局限性，包括规则覆盖不足导致的误报问题，以及难以应对日益复杂的动态攻击手法等问题。该阶段的技术探索为后续发展奠定了重要基础，既验证了自动化技术在安全领域的可行性，也为算法迭代积累了宝贵的实践数据。 安全智能体发展综述 ●发展历程●产业与技术现状●国外发展现状 机器学习赋能阶段标志着安全智能体技术从规则驱动向数据驱动的关键转型。随着监督学习和无监督学习算法的广泛应用，安全检测范式开始由特征匹配转向模式识别，显著提升了威胁检测的智能化水平。这一时期的技术演进呈现出明显的阶段性特征：初期主要采用随机森林、支持向量机等传统机器学习算法处理结构化的信息安全数据；随着计算能力的提升和数据量的积累，深度学习技术逐步渗透，特别是循环神经网络在时序日志分析和周期性任务领域、卷积神经网络在图像化识别等领域的应用，推动了检测精度的进一步提升。技术发展路径呈现出从浅层模型到深层网络、从单一算法到集成模型的演变趋势，使得安全智能体能够处理更复杂的多维度威胁。这一阶段的安全智能体在生产实践中的结果明确表明深度学习在显著提升了模型表现力的同时，也面临可解释性不足、训练数据需求量大等挑战，促使业界探索迁移学习等优化方案。技术进步使得此阶段的安全智能体从简单的规则执行升级为具备初步分析决策能力的系统，为后续大模型时代的智能化发展奠定了技术基础，同时也推动了安全运营从人工主导向人机协同的转型。 以“智能驱动”为象征的智能化跃迁期是安全智能体技术发展的最新阶段，其核心特征是大模型技术与多模态数据分析的深度融合，推动安全运营从辅助决策向自主决策演进。这一时期的技术突破主要体现在三个方面。首先，基于各种新型神经网络架构的预训练大模型开始广泛应用于安全领域，通过海量威胁情报和攻击案例的训练，使系统具备了语义理解和推理能力，能够处理复杂的上下文关联分析；其次，多模态数据处理技术日趋成熟，实现了对文本日志、网络流量、系统行为等多源异构数据的统一特征学习，构建起更全面的安全态势感知能力；最后，知识图谱技术的深度整合使得安 07成 熟 度 模 型 评 价 研 究 报 告 全智能体能够建立攻击技战术之间的语义关联，显著提升了威胁狩猎和攻击链分析的效率。在技术实现层面，这一阶段呈现出几个重要趋势：模型架构从专用小模型向通用大模型过渡，通过提示词工程和微调实现跨场景适配；推理方式从批处理向实时流式处理演进，结合边缘计算技术实现低延迟响应；系统架构从孤立部署向云端协同进化，支持分布式安全智能体的协同运作。这些技术进步使得现代安全智能体能够实现端到端的自动化运营闭环，包括威胁检测、分析、响应和修复的全流程自主处理。同时此类基于大模型的安全智能体，正在改变网络安全领域传统的人机交互模式，通过自然语言接口使安全分析师能够以对话的方式完成复杂查询和处置操作，大幅降低了使用门槛。这些实践表明，智能化跃迁期的安全智能体已开始重塑网络安全运营的整体范式。同时，安全智能体已在智慧安防领域展现出显著的市场价值和应用潜力。作为现代网络安全体系的核心组件，安全智能体通过分布式架构实现边缘计算的能力，在本地完成复杂的威胁检测与分析任务，不仅大幅提升了安全运营的智能化水平，更通过实时响应机制显著强化了整体防护效能。这种技术演进使得安全智能体能够在不影响系统性能的前提下，提供持续稳定的安全防护能力，充分满足各行业对网络安全的高标准要求。 的任务执行演进，显著提升了安全运营的效率和响应能力。总体而言，智能体的发展正朝着“自主处理，高效响应”的方向迈进，技术路径日益清晰，产业应用逐步落地，为各行各业的网络安全数字化转型提供了有力支撑。 中国安全智能体产业链已形成完整的“基础设施层-技术层-应用层”三层架构体系，各层分工明确，且层与层间协同发展态势显著。在基础设施层，国产AI芯片算力突破100TOPS级和GPU集群规模扩大，凭借自主研发的神经网络处理器和计算架构，为智能体提供高性能算力支撑。同时，云计算服务商构建了分布式训练平台和弹性推理框架，有效降低了智能体的部署门槛，为规模化部署创造了有利条件。在技术层，整体呈现出模型与数据并重的发展态势，头部企业持续加大研发投入，聚焦垂直领域算法创新，在威胁检测领域研发出基于时空特征分析的动态行为模型，在异常识别方向探索多模态融合的检测技术。同时，头部企业带头运营开源社区和产业联盟促进技术成果共享，加强技术团队之间的交流，加快技术与产品的迭代速度。在应用层，整体呈现出多元化发展态势，在各垂直领域取得显著进展，推动了多模态融合技术深度发展，展现出良好的商业化前景，形成了具备各行业特色的最佳实践方案。安全智能体作为自动化网络安全运维的核心驱动力，通过集成大模型、动态任务规划模块、长期记忆模块和大量标准化安全工具接口，实现了从被动响应到主动防御的转变。 智能化跃迁期的安全智能体已完全具备在生产环境大规模部署的条件。其技术成熟度、系统稳定性和防护有效性均已达到较高水准，能够满足金融、政务、能源等关键领域对网络安全的严格要求。大量实践案例证明，现代安全智能体不仅能够有效抵御各类网络威胁，还能显著提升安全运营效率，是构建新一代网络安全防御体系的核心组件。随着技术的持续优化和应用场景的不断拓展，安全智能体将在网络安全领域发挥更加重要的作用。 新型智能系统通过引入安全智能体，将安全专家的实战经验与大模型的推理能力相结合，显著提升了安全运营的智能化水平，为各行业提供了更高效、更可靠的安全保障方案。中国目前的安全智能体的技术路线经过长期的发展和探索，形式基本已经固定，并形成了成熟的开发、部署和维护流程。其技术路线可概括为针对特定安全场景开发定制化模型，通过深度优化算法架构和特征工程来满足垂直领域网络数据相关的安全漏洞、恶意攻击精准检测等需求，并在此基础上，保证数据安全和隐私，保护用户和企业的敏感数据。在针对场景的定制化方面，通过构建包含漏洞库、攻击模式等专业语料的安全知识图谱，通过微调和提示工程实现跨领域知识迁移，使基础大模型快速适配各类网络和数据安全场景，拥有安全智能体应具备的精准识别安全问题、迅速解决安全问题的能力。同时大量采用模型量化和知识蒸馏技术降低推理资源消耗，确保在边缘设备的部署、运行和推理效率。在保持检测精度的同时将推理延迟控制在业务可接受范围内，使得安全智能体能够更好地适应不同规模的部署环境，从云端到边缘端实现全业务场景的覆盖。在数据安全技术方面，隐私计算与动态防护技术的融合成为重要趋势，采用联邦学习（FederatedLearning）技术，支持多方数据协同分析而不暴露原始数据，采用动态数据脱敏技术实现了对敏感信息的实时保护，二者共同解决了数据要素流通中的合规问题。安全智能体在以上两方面的演进都注重了与生产环境的适配性，充分考虑了网络架构和数据特点，通过持续优化算法表现、降低算力消耗、优化智能体自身的安全性来提升实用价值与稳定性。 产业与技术现状 在技术快速演进的同时，当前安全智能体的发展也面临两个关键性挑战：一方面，智能体的高速发展导致应用层面的技术体系异质化，亟待建立统一的智能体标准协调体系，包括接口规范、数据格式和评估指标等，以实现不同解决方案的互联互通；另一方面，随着智能体自主决策能力的提升，其行为可解释性和决策可靠性问题日益凸显，需要构建完善的智能体风险评估体系，涵盖对抗样本检测、决策溯源和异常行为监控等维度。这些标准体系的建设将成为保障安全智能体规模化应用的重要基础。 智能体技术的发展方向正逐步从以大语言模型为核心的“问答式”交互，迈向具备自主感知、规划与执行能力的“自动化”智能体系统。这一转变的技术路径，主要依托于大模型与工具调度系统的协作，辅以智能体框架的模块化设计，将各类技术和工具有机融合、高效调度，实现针对不同专业任务的智能体。技术框架层面，采用以LangChain为代表的智能体编程框架，结合大模型技术和大量的安全数据，构建了起了支持感知、认知、行动和记忆的完整闭环，使得智能体能够在复杂任务中实现多步骤的自主决策与执行。以Dify为代表的低代码智能体开发平台已经进入面向用户的使用阶段，用户可根据需求，通过简单组合已有代码块快速创造智能体来实现简单的业务需求。目前，国内众多企业也在积极探索适合自身业务需求的智能体框架。例如安恒信息的恒脑智能体开发平台，该平台基于安恒自研安全垂域大模型和海量的安全数据，实现了多智能体网络安全智能化防护。用户可以通过零代码或低代码的方式，快速构建符合特定安全场景的智能体。通过额外集成多种工具和插件，可以构建具备多步骤任务处理能力的复杂智能体，实现威胁自动化处理生成日志的全新工作流程。字节跳动的Coze低代码智能体开发平台也在推动智能体从简单的对话交互向更复杂 当前安全智能体技术已全面进入规模化落地应用阶段，以应对日益复杂的网络安全挑战，并在应用中不断的探寻新的发展方向与优化方法。技术发展的趋势也已从单一算法创新转向系统工程优化，更加注重在实际业务场景中的稳定性和易用性表现。其成熟度和可靠性已通过各行业实际部署得到充分验证。现阶段的安全智能体产品完全具备商业化应用条件，具有扎实的产业链基础和成熟的技术路线，能够有效支撑企业级网络安全运营需求。这标志着安全智能体已突破技术验证期，进入稳定应用和持续发展的阶段。 在亚太地区，日本NEC株式会社在网络安全与数据安全领域展现了深厚的技术积淀与场景化落地能力。NEC通过将人工智能技术与其长期积累的安全通信、加密算法和身份认证技术相结合，构建了一整套面向政府机构、关键基础设施和企业客户的综合安全解决方案。其策略为：将安全智能体嵌入网络与数据安全的核