当HexStrike AI可在10分钟内完成零日漏洞的扫描、利用脚本生成、攻击路径规划全流程，大模型定制的钓鱼邮件能实现用户行为仿冒，甚至AI供应链中的第三方插件漏洞可被精准劫持作为攻击跳板，网络安全的攻防维度已从“静态特征对抗”跃升至“智能动态博弈”。
2026年1月1日即将施行的新《网络安全法》，正是这场博弈的关键拐点，其首次以法律框架锚定“AI安全治理”维度，既明确“AI赋能安全防御”的技术导向，要求企业运用智能技术提升主动防护能力；更划定“AI自身安全”的合规红线，强制要求AI应用全生命周期的风险监测与评估。这一修订绝非简单的监管升级，而是对智能时代网络安全痛点的精准回应。
作为国内动态安全领域的领军企业，瑞数信息以“动态安全+AI”构建的立体化防御体系，破解了网络攻击高频化、隐蔽化、自动化的安全困局——既以动态技术让攻击目标持续“不可预测”，从源头阻断自动化攻击；又以AI引擎实现“攻击行为预判、黑产画像精准建模”，契合新法对“主动风险防控”的刚性要求，真正为智能时代的网络安全筑起“可进化、能预判”的数字防线。
AI进入“强监管+重创新”双轨时代
自2017年《网络安全法》首次施行以来，人工智能技术从实验室走向产业化，实现了爆发式增长，但安全治理的滞后性问题也日益凸显。
国家计算机病毒应急处理中心的数据显示，2024年6月至2025年7月，全球共发生59起AI相关安全事件，其中网络攻击占比29%、数据安全事件占比26%，较上一年度显著上升。
这些安全事件呈现出三大新特征：
攻击智能化趋势明显
黑客借助大模型生成高度逼真的钓鱼邮件
利用AI武器化工具加速零日漏洞利用
AI应用依赖的第三方模板库、插件、训练数据等供应链组件,正成为攻击跳板。据Gartner预测，2025年将有60%的企业因AI供应链问题遭受业务损失。
与此同时，AI欺诈、智能体恶意攻击等新型风险持续蔓延，传统“事后追责”的监管模式已无法应对当前的安全形势。此次《网络安全法》修改，首次在基础性法律层面确立AI安全与发展的框架性规定，既填补了顶层设计的空白，也为企业划定了清晰的合规红线。
从企业视角来看，新网安法的修订不仅强化了AI安全监管，更通过加大处罚力度与明确责任主体形成刚性约束，企业需重点应对三重合规压力。
在技术研发合规方面，新法鼓励企业开展AI安全关键技术研发，要求网络运营者“运用人工智能等新技术提升网络安全保护水平”，这意味着单纯依赖传统安全设备的企业将面临合规短板；在风险防控合规方面，新法明确要求企业建立AI风险监测评估机制，覆盖训练数据安全、算法透明性、伦理规范等全环节；在责任追究合规方面，关键信息基础设施运营者若未履行安全义务造成严重后果，最高可被处以1000万元罚款，直接负责人的罚款上限也提升至100万元，远超旧法的处罚标准。
新法的核心逻辑是发展与安全并重，既为AI技术创新松绑，也通过严格监管遏制技术滥用，企业需要的是既能支撑业务创新，又能满足合规要求的一体化安全方案。而瑞数信息的“动态安全+AI”技术路径，正是对这一需求的精准回应。
“动态安全+AI”的破局之道
面对新网安法的要求与新型攻击的挑战，瑞数信息摒弃了行业内单纯依赖通用大模型做安全防护的主流思路，构建了以“动态技术为根基、AI为引擎、独特数据源为壁垒”的三维防护体系，实现了从“被动堵漏洞”到“主动防攻击”的范式升级。
随着大模型技术加速渗透企业数字化场景，Bot攻击、内容违规、算力滥用等安全风险逐渐成为落地阻碍。瑞数信息依托十余年安全技术积累，构建大模型安全纵深防护体系，实现从访问入口到服务输出的全链路安全覆盖，为企业大模型应用筑牢合规与风险防御屏障。
企业大模型的访问场景通常覆盖内部系统、网页、APP、小程序等多终端，防护体系首先在访问层搭建“前置过滤网”。
该体系兼容内部系统、公开网页、移动端 APP、轻量化小程序等主流访问载体，适配企业不同的大模型部署场景；同时，通过JS探针、SDK探针实时监测终端运行状态，包括APP运行环境、网页环境、小程序运行环境的合法性与安全性，识别被篡改、植入恶意代码的异常终端；在风险防控方面，对用户提问进行初步判定 —— 合规提问可进入后续防护流程，风险提问（如恶意诱导、违规内容请求）则直接拦截，从源头减少恶意请求进入大模型系统的概率。
大模型安全纵深防护平台是体系的核心中枢，以“安全中台”为技术支撑，拆分出模型安全防护、内容安全防护、业务安全防护三大模块，结合专属引擎实现精准防御。
1、模型安全防护模块
聚焦大模型的生存安全与资源合理分配，主要提供三项核心能力：
Bot攻击防护：抵御自动化Bot工具的批量恶意访问，避免大模型服务被挤占、响应效率下降；
算力滥用防护：识别无意义批量请求、恶意循环调用等行为，防止攻击者消耗大模型算力资源，保障企业资源成本可控；
漏洞攻击防护：针对大模型自身的代码漏洞、逻辑缺陷，构建动态防御机制，拦截利用漏洞的未授权访问、数据窃取等攻击。
2、内容安全防护模块
针对大模型内容交互的核心风险，实现输入与输出的全流程合规管控：
提问数据混淆：对用户提问中的敏感数据（如个人信息、企业机密）进行脱敏或混淆处理，兼顾交互体验与数据隐私保护；
提示词注入防护：识别攻击者构造的恶意提示词（如诱导大模型输出有害信息的指令），从输入层阻断风险传导；
内容合规检测：对大模型的输入提问、输出回答进行双向检测，过滤违反社会主义核心价值观、歧视性内容、违法违规信息等，满足企业合规要求。
3、业务安全防护模块
大模型通常通过API与企业业务系统对接，API安全是业务安全的核心载体，因此，业务安全防护模块主要聚焦API链路的业务安全。
API资产识别：梳理大模型关联的API资产清单，明确资产范围、权限与调用规则，避免资产遗漏带来的隐性风险；
API风险监测：实时监控API调用行为，识别高频调用、越权访问、异常IP请求等风险行为；
API安全防护：针对API的漏洞、注入攻击等风险，构建防护机制，保障API链路的稳定与安全。
与此同时，瑞数信息构建业务防护、内容合规、意图识别三大引擎，进一步提升体系防御安全风险的智能化水平。
业务防护引擎融合多维行为特征分析与动态防护技术，可精准识别Bot攻击、漏洞利用等恶意行为，实现对模型与算力资源的主动防御。
内容合规引擎适配大模型自然语言交互的特性，在保障检测精度的同时，避免过度审核影响用户体验。
意图识别引擎通过自然语言处理技术理解提问的上下文意图，精准识别有害提示词、敏感信息及提示词注入风险，从业务交互层面实现风险预判。
该防护体系延伸至大模型服务环节，实现“防护-服务-治理”的安全闭环。
在服务管控环节，合规提问经防护平台检测后，传递至大模型服务（如审计平台、DeepSeek+、安全垂域大模型、短信助手）；若输出风险回答，系统将自动过滤违规内容，确保最终交付给用户的内容安全合规。
同时，防护体系针对API进行主动扫描，通过常态化扫描与风险验证，实现API敏感信息识别、API资产梳理、API缺陷检测，主动发现并修复API层面的潜在风险，弥补被动防护的覆盖盲区。
瑞数信息的大模型安全纵深防护体系，以“访问侧前置过滤-平台侧多维防护-服务侧闭环保障”的全链路架构，覆盖大模型应用的核心风险场景。无论是金融、政务等合规要求较高的领域，还是企业内部的大模型协同场景，该体系都能同时满足安全合规与服务效率的双重需求，助力企业在享受大模型技术红利的同时，规避安全与合规风险。
共筑AI安全新防线
新网安法的施行，标志着AI治理进入法治化、体系化、标准化的新阶段。瑞数信息的“动态安全+AI”技术路径，已在多个关键行业完成落地验证，成为“发展与安全并重”的生动实践。
01、在电力行业
为关键基础设施构建主动防护体系，抵御针对能源系统的智能化攻击，保障电力供应安全。
02、在运营商领域
通过全渠道安全防护，解决业务场景中的欺诈、爬虫等问题，提升用户体验与业务安全性。
03、在金融行业
聚焦风控与大模型安全，防范交易欺诈、数据泄露等风险，助力金融机构在数字化转型中稳步前行。
这些行业案例证明，网络安全不再是业务发展的“绊脚石”，而是能够为创新保驾护航的“助推器”。通过动态技术构建主动防护屏障，通过AI技术精准识别新型风险，企业完全可以实现安全与发展的共赢。
总结
随着数字化转型的深入，网络安全威胁将愈发复杂，破坏力也将持续增强。2026年1月1日起正式实施的新网安法，不是AI安全的终点，而是高质量发展的起点。
从电力行业的关键基础设施防护，到运营商的业务安全治理，再到金融行业的风控与大模型安全，网络安全已从“可选项”变为“必答题”，瑞数信息将持续深耕技术创新，以更精准的防护、更完善的安全方案，助力更多企业突破安全瓶颈，在智能时代的浪潮中实现安全与发展的双向奔赴，共筑AI安全的坚固防线。
