大模型赋能下一代AI防火墙安全能力再升级

大模型赋能下一代AI防火墙安全能力再升级目录一、生成式人工智能时代来临，企业安全态势喜忧参半1.1 全球大模型市场快速发展1.2 大模型与网络安全结合带来新挑战和新机遇1.3 安全合规监管要求持续提升1.4 新型安全威胁持续增加1.5 企业安全投资再上新高二、全球及中国 GenAI 赋能网络安全领域的应用现状盪.盩 GenAI赋能网络安全五大用例盪.盪 GenAI与安全网关的融合三、GenAI赋能下一代AI防火墙技术升级3.1 什么是 GenAI赋能的下一代AI防火墙盫.盪 GenAI赋能的下一代 AI防火墙技术架构盫.盫 GenAI赋能的下一代AI防火墙关键能力特性和技术发展趋势四、全球、美国、中国下一代防火墙市场预测五、深信服AI+SASE赋能的下一代防火墙典型应用场景及最佳实践5.1 未知威胁防护5.2 钓鱼邮件攻击防护5.3 安全威胁深度检测5.4 分支安全组网六、深信服AI+SASE赋能的下一代防火墙介绍盨盩盨盪盨盫盨盬盨盭盨目盨盯盨盰盩盪盩盬盩盭盩目盩盰盪盨盪盫盪盬盪盭盪目盪盯盪盰生成式人工智能时代来临企业安全态势喜忧参半第一章1.1 全球大模型市场快速发展1.2 大模型与网络安全结合带来新挑战和新机遇1.3 安全合规监管要求持续提升1.4 新型安全威胁持续增加1.5 企业安全投资再上新高当前，生成式人工智能（GenAI）技术正在加速渗透到各行各业，大模型的爆发式发展给产业、科研、商业乃至个人生活领域都带来巨大的创新空间。从网络安全的视角看，大模型的广泛应用一方面在IT基础架构、应用和网络等层面增加了新的安全风险；同时，也能显著赋能安全体系，提升安全检测、分析、响应的效率和效果，推动网络安全产业正式进入AI时代。1.1 全球大模型市场快速发展在全球，大模型与智能体应用部署正在显著加速。大模型相关业态涉及基础模型训练、数据服务、智能体应用开发、一体化服务等多个环节。伴随大模型市场的迅猛发展，众多科技巨头和初创企业都持续加大在大模型相关领域的资金人才投入，并竞相推出突破性的模型和智能体产品。中国的大模型市场与全球齐头并进，呈现出加速繁荣的景象，大量最终用户正在加快部署大模型相关应用。IDC调研显示，2024年，已有33%的中国企业落地了GenAI应用服务。其中，18%的受访企业计划增加新一轮投入，有25%的企业正在投资建设GenAI应用，中国GenAI市场迎来高速增长期。IDC数据显示，2024年GenAI软件市场规模约48.9亿元人民币。预计到2028年，这一数字将增长至接近500亿的规模，五年复合增长率达到92.5%。图1 中国生成式AI软件市场规模预测来源：IDC，盪盨盪盭目盨盨盭盨盨盬盨盨盫盨盨盪盨盨盩盨盨盨盪盨盪盬 盪盨盪盭 盪盨盪目 盪盨盪盯 盪盨盪盰生成式AI应用开发部署软件-公有云生成式AI应用开发部署软件-本地部署生成式AI应用软件-公有云生成式AI应用软件-本地部署盪盫.盫盪盭.盫盪盪.盬盪盰.盱盬盭.盭盬盭.盯盱盩盩盬盨.盯盯盫.盬目盭.盫盬盬目目.盬盱盪.盫盩盩盭.盪盪盨盰.盭盭盩.盩单位：亿元盨盪1.2 大模型与网络安全结合带来新挑战和新机遇大模型与智能体在获得广泛应用的同时，其自身也面临着严峻的安全形势：2025年1月7日，国产大模型DeepSeek遭受大规模DDoS攻击，引发服务终端紧急响应机制，最终官网瘫痪48小时。2025年1月30日，云安全公司Wiz Research发现DeepSeek的ClickHouse数据库因配置错误，导致敏感数据可被未授权访问。2025年2月3日，攻击者在PyPI平台上传恶意Python包，伪装成合法依赖包。用户安装后触发恶意代码。2025年2月9日，OmniGPT平台的敏感数据被攻击者窃取，并在暗网公开售卖。2025年3月19日，用户通过提示词突破Manus模型的安全防护获取其内部架构目录文件，导致系统提示词、部署路径等核心信息泄露。除大模型自身面临的安全威胁外，持续发展的攻防态势，也让大量的攻击者和网络黑灰产试图利用大模型实施自动化的网络攻击。例如借助大模型提供更具威胁的攻击策略，批量生成复杂的恶意代码，发送更具迷惑性的钓鱼邮件等，进而形成更大的攻击范围、更隐蔽的攻击手段和更高的成功率。此外，大模型与业务能力的融合加剧了企业IT架构的复杂程度，也进一步增加了安全风险。向量数据处理压力：特别是海量AI异构数据的产生和处理，给IT架构带来了巨大压力。混合架构问题：新的GPU/TPU集群、高性能网络等，形成集群和单机层面的混合部署架构，增加防护难度。多云环境问题：跨云连接时的架构、接口、管理方式差异，可能导致数据迁移、应用部署和统一管理面临更大困难。在大模型增加企业核心数据泄露、业务失控以及声誉损害等风险的同时，大模型强大的感知、生成、理解和决策能力，也使其能够在网络安全领域发挥巨大的赋能作用，特别是面对当前愈发复杂的攻击行为，安全大模型具备可预见的广阔应用空间：盨盫复杂感知：大模型强大的数据处理和分析能力，可用于快速处理分析网络流量，处理系统安全日志，精准识别潜在的安全威胁和异常行为，大幅提升安全检测的效率和准确性。多维分析：大模型可对多源情报进行快速整合与挖掘，预测威胁态势和攻击发展趋势，为防范规模化攻击特别是APT攻击提供足够的预警空间和策略参考。智能化响应：大模型能显著提升系统的自动化、智能化响应能力，根据安全态势变化动态调整响应规则，自动处置安全事件，提高准确率，降低人工干预成本和响应时间。1.3 安全合规监管要求持续提升在大模型带来诸多不确定性的背景下，全球各国正在持续加强信息安全监管，特别是数据安全和AI领域的监管力度，给企业赋予了全新的责任。IDC预测，到2027年，合规性审计的要求将100%的扩展到人工智能产品，要求企业证明LLM部署以及排除敏感数据的合规情况。因此，企业合规建设非常重要，能够有效避免因安全问题遭受重大损失。安全态势入表：企业不仅要保障自身信息系统的安全运行，还需将安全态势量化、可视化，并纳入企业的财务报表或管理报告中，安全状况将直接影响企业的财务表现和市场信誉。全球法律法规：欧盟、美国、韩国、日本都相继推出了数据安全和AI领域的管理法规。例如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和2024年最新推出的《人工智能法案》，为相关领域发展设定了明确的合规标准。国内监管要求：我国也出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法律法规，对关键信息基础设施保护、数据跨境流动等方面作出明确规定。《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《人工智能生成合成内容标识办法》也进一步为GenAI发展确立了规范。盨盬 1.4 新型安全威胁持续增加技术领域的快速革新也催生出更加多变的新型攻击威胁。钓鱼攻击借助大模型生成逼真的虚假邮件、网页，精准诱骗用户泄露敏感信息，攻击意图更隐蔽，成功率更高。银狐组织等高级威胁势力，通过持续跟踪大模型的能力优势和薄弱环节，提升攻击的隐蔽性与破坏性，快速突破企业系统的重重防御。此外，勒索软件、挖矿攻击等攻击模式，也在借助大模型寻找更多的系统漏洞，以达成规模化入侵的目标，APT攻击更是加速引入自动化、智能化手段，以实现大范围、长期渗透，精准打击关键环节。目前，这些高级威胁所