2025年白皮书连载九:安全垂域模型:AI + 网络安全的场景化赋能核心

关保联盟推出《关键信息基础设施安全保护支撑能力白皮书——以新质战斗力引领“AI+”时代网络安全（2025）》系列解读，聚焦 “AI+” 时代关键信息基础设施安全领域全新挑战，拆解能力建设要点，助力运营者提升防护效能。期待与同仁共筑关基安全屏障。

在 “AI+” 时代，网络安全防护正从通用化防御向场景化精准防护演进。安全垂域模型作为聚焦特定行业或应用场景的智能化解决方案，凭借对细分领域业务知识的深度融合与技术适配，成为网络安全行业智能化升级的核心支撑，为关键信息基础设施安全保护提供了更具针对性的防护路径。

网络安全垂域模型以攻防实战需求为导向，依托人工智能技术构建核心能力，其发布与应用呈现系统化、场景化特征。

垂域模型的核心发布主体为网络安全厂商，其系统架构明确分为三层：资源层提供细分领域的业务数据支撑，确保模型具备深厚的行业知识积淀；模型层通过智能化基座实现数据与知识的泛化应用，赋能安全业务全流程；交互层为用户提供便捷的操作入口，精准匹配实际业务诉求。这种三层架构既保障了模型的专业性，又兼顾了应用的灵活性。

日常安全巡检场景：整合日志文件、终端设备、网络流量等多源数据，借助敏感内容分析与多语种翻译技术，精准处理异构网络数据，通过自然语言处理技术提取关键信息，生成直观易懂的安全报告，全面呈现网络安全态势。

数据智能分析场景：通过自动化标签分类、关键信息识别等技术，精准识别登录失败、权限变更等安全事件，利用 OCR 和版面识别技术提取非结构化数据信息，为威胁分析提供标准化数据支撑。

智能体应用场景：支持构建专业化智能体，通过调用各类安全工具与接口，实现场景分析与工具调度。在恶意文件分析等场景中，可自动选择适配工具开展全面检测，并联动威胁情报接口生成详细分析报告。

垂域模型的价值核心在于行业适配能力的精准落地：政务与关基领域强调封闭环境内的高级威胁精准打击；金融行业聚焦实时性与可审计性，满足严格监管合规要求；工业互联网领域优先保障生产系统稳定性；互联网与商业企业则侧重敏捷性与成本效益，通过 API 化服务快速嵌入业务流程。

数据作为垂域模型的核心燃料，其质量与来源直接决定模型效能，同时面临合规与治理的双重考验。

垂域模型的数据来源涵盖防火墙、入侵检测系统、服务器等多类设备日志，结合历史数据与上下文信息形成分析基础。当前数据质量面临三大核心挑战：一是网络安全数据异构性强，日志格式与语义差异大，清洗对齐难度高；二是安全事件正负样本极度不平衡，易导致模型陷入 “准确性悖论”；三是专家标注成本高、概念漂移频发，影响模型长期效能。

数据合规与共享是垂域模型应用的关键瓶颈，尤其在政务、金融领域，数据主权与本地化要求形成数据孤岛。对此，行业通过构建统一数据接入与标准化管道，采用智能解析技术实现异构数据结构化处理；结合数据加密、访问控制与隐私计算技术，在保障合规的前提下突破数据共享限制；通过合成数据生成、数据增强等技术解决样本不均衡问题，构建持续学习与模型进化流水线，适应动态威胁环境。

算法创新与基础设施支撑是垂域模型落地的核心保障，二者协同推动模型从技术研发走向规模化应用。

当前垂域模型以 Transformer 架构为核心，结合领域适应性预训练，实现网络安全语义的深度理解。在算法优化方面，重点聚焦五大方向：一是混合专家系统降低计算开销，平衡模型性能与效率；二是知识蒸馏技术实现大模型能力向轻量级模型迁移，适配边缘部署需求；三是持续学习算法避免灾难性遗忘，支持模型增量学习；四是多模态融合技术强化跨数据类型关联分析；五是可解释性技术提升模型决策透明度，助力攻击链还原。

训练与部署基础设施的自主可控是垂域模型长期发展的战略基石。训练层面采用国产高性能算力基座，通过 InfiniBand 技术实现高速互联，依托分布式文件系统支撑 PB 级数据存储；部署层面支持云端 SaaS 化、本地化私有部署与边缘部署多模式，通过 Triton Inference Server 实现多框架推理兼容。当前基础设施面临计算资源消耗大、异构环境适配难、数据迁移开销高、安全合规要求严等挑战，需通过软硬件协同优化、一体化管理平台建设、绿色计算技术应用等策略持续完善。

垂域模型的核心优势体现在模块化架构与高兼容性设计：模块化结构支持功能灵活组合，适配动态变化的安全需求；统一接口与协议保障跨平台协作，兼容主流硬件设备与深度学习框架，增强技术落地适配性。

当前垂域模型面临技术、成本、合规三重挑战：技术层面需应对提示词注入、模块协同一致性、长上下文精度衰减等问题；成本层面存在初期部署投入高、运营维护成本高、复合型人才稀缺等痛点；合规层面面临算法备案、责任界定、跨境数据流动限制等约束。

未来突破将聚焦四大方向：深化多模态融合技术，实现跨类型数据语义理解；推进自主智能体技术发展，支持攻防动作自主规划；强化可解释性与对抗性鲁棒性研究，提升模型可靠性；完善隐私计算与联邦学习应用，破解数据孤岛与合规难题。

安全垂域模型作为人工智能与网络安全深度融合的关键载体，通过场景化适配、数据化支撑、算法化创新与基础设施化保障，正在重塑网络安全防护的精准度与高效性。随着技术的持续演进与实践的不断深化，垂域模型将为关键信息基础设施安全保护提供更坚实的智能化支撑，推动网络安全行业从 “广谱防御” 向 “精准赋能” 转型。