当前，人工智能技术已深度融入网络安全产品，推动传统防御模式向智能化、自适应方向加速演进。各安全厂商通过机器学习、深度学习与知识图谱等技术的融合应用，提高安全产品在威胁检测、攻击溯源、风险评估等场景的能力跃迁，突破传统规则库的静态防御局限，通过策略自主编排将威胁处置时效压缩至毫秒级，显著提升对新型未知威胁的主动防御水平。
首先，在传统人工智能技术应用方面，大部分安全厂商均已经推出结合人工智能技术的网络安全产品，实现未知威胁的检测。基于机器学习的异常检测技术已成为主流安全产品的核心模块，通过对网络流量、终端行为、用户操作等数据的分析，构建动态基线模型，实现未知威胁的早期预警。深度学习技术在恶意代码检测、钓鱼邮件识别等领域实现商业化应用，通过多维度特征提取突破传统黑白名单的局限。当前，AI驱动的威胁检测产品已广泛应用于防火墙、入侵检测和防御、EDR等产品，但对数据质量、算力资源的依赖仍制约其大规模部署，且在扩展性方面存在一定局限。
其次，在自动化威胁处置方面，安全编排自动化与响应（SOAR）通过集成AI决策引擎，实现威胁告警的优先级判定、处置方案推荐及自动化脚本执行，使平均事件响应时间（MTTR）缩短60%以上。AI驱动的漏洞管理系统通过代码语义分析预测潜在攻击面，指导修复顺序优化。现阶段，自动化响应技术已在云安全、端点防护等场景成熟应用，但复杂攻击链的上下文理解能力仍需提升，人机协同机制仍是关键突破方向。
同时，以GPT和deepseek为代表的大模型应用正在深入网络安全领域，国内外安全厂商从2023年起已开始对大模型在安全领域应用的研究，推出多款基于人工智能的网络安全产品应对新的威胁和安全需求。在RSA Conference 2023上，Darktrace展示的AI自主响应系统引发轰动，当检测到异常数据外流时，系统在0.8秒内完成威胁评估、策略选择、流量隔离的全过程，比人类分析师快300倍，彻底改变了“小时级响应”的传统节奏。12月，思科推出人工智能助手并将其嵌入防火墙策略管理平台，该智能助手经过全球最大安全数据集的训练，每日分析超5500亿次各类网络安全事件。2024年5月，CrowdStrike在RSAC大会上推出基于大模型的安全运维平台，利用人工智能技术实现流程自动化和安全运行效率提升。
因此，人工智能正在重塑网络安全的技术范式与实践路径。在威胁检测层面，行为分析与异常预测成为主流；在响应层面，自动化闭环大幅提升运营效率；在攻防对抗层面，动态博弈催生新型防御体系；在合规治理层面，智能工具推动风险管理精细化。
