全民AI时代已来，以DeepSeek为代表的大模型正重塑各行各业。然而，技术普惠的另一面，是黑灰产利用AI发起的智能化、工业化、多元化攻击浪潮，安全防线面临前所未有的系统性挑战：
🔵 攻击手段升级：AI自动生成0day漏洞、对抗样本攻击轻松绕过传统防御……
🔵 攻击规模膨胀：深度伪造让诈骗更逼真，自动化扫描效率倍增……
🔵 威胁维度拓宽：从数据投毒、Prompt注入到模型劫持，AI系统自身成为靶心……
🔵 防御体系滞后：通用安全工具无法识别“AI化攻击”，代码审计依赖人工，数据泄露风险暗藏于开源组件，安全团队疲于应对新型威胁……
当网络攻防升级，当大模型成为网络攻击的“新型武器”，企业如何筑牢防线？
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以DeepSeek为代表的AI大模型，正逐渐成为日常生活的“关键基础设施”，然而在AI热潮背后，黑灰产暗流涌动——当大模型成为其“数字军火库”，技术赋能的攻击范式升级，已突破传统安全边界，从个人隐私到企业资产，乃至交通医疗等关键领域，安全防线正面临前所未有的系统性挑战。
当前AI安全威胁呈现三大特征：一是攻击手段智能化，利用AI编程工具自动生成0day漏洞利用链，通过对抗样本攻击绕过传统防御；二是攻击规模工业化，深度伪造技术让社会工程学攻击更具欺骗性，自动化漏洞扫描使攻击效率倍增；三是AI自身应用带来新安全风险，从数据投毒到Prompt注入，AI系统自身正成为攻击目标。
面对AI赋能的攻击新范式，传统安全防御体系已显乏力。例如，模型劫持可能导致自动驾驶系统误判，数据污染可能引发医疗AI误诊，而代码辅助工具的漏洞则可能造成企业核心数据泄露……这些风险不仅具有更强的隐蔽性，其潜在危害更可能引发连锁反应，构建适应AI时代的新型防御体系，已成为数字安全领域的当务之急。
随着网络安全威胁日益复杂化和AI技术的深度应用，当前安全攻防已进入“AI vs AI”高维博弈。
攻击方利用AI自动化生成恶意代码、智能规避检测，而防御方则需构建更智能的防护体系。这要求企业突破传统安全范式，从代码审计、模型加固到威胁检测形成全链路AI赋能的安全解决方案，通过智能安全运营中心实现攻击预测、自动响应和持续演进的能力。在此背景下，构建基于大模型的动态安全防御体系，已成为应对新时代网络安全威胁的关键路径。
而构建AI时代的动态安全体系，绝不只是立足单点防御，而需从多维度切入：从技术层推动“安全左移”，研发对抗样本检测模型，建立AI安全运营团队（MLSecOps）并模拟红蓝对抗；到治理层倡导行业共享威胁情报、制定攻防演练标准；从合规层的遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，建立风险控制与审计机制；到伦理层限制AI恶意应用，倡导“负责任AI”准则，设立伦理审查委员会，平衡创新与安全。这一体系既是抵御黑灰产的防线，更是AI时代社会信任与可持续发展的根基。
在大模型重塑网络安全格局的背景下，技术实践的深度落地成为抵御智能化威胁的关键，构建端到端的安全防护体系势在必行。腾讯打造了腾讯大模型安全治理框架：覆盖底层的监管要求、标准体系，从训练阶段的“安全基准+数据安全”，到部署阶段的“运行环境安全”，再到应用阶段的“安全运营”，形成闭环防护，以提供安全、可控、可靠的服务。
关键技术实现包括：基于腾讯混元大模型，围绕大模型的生命周期，根据不同阶段的风险制定对应安全防护措施，通过数据分类分级、动态脱敏等技术保障数据安全；LLM-WAF大模型防火墙能够在多模型、多场景、高并发环境下提供全链路防护；AI-SPM大模型安全态势管理产品以应对大模型专项安全治理场景；基于腾讯云多年的内容安全能力帮助企业应对生成内容的防护。同时，腾讯积极开展大模型安全Red Team对抗实践，建立安全测试方法论，并参与制定《大模型供应链安全要求》等行业标准。
传统安全体系在AI赋能的攻击新范式前，已显乏力；构建适应AI时代的新型动态防御体系，迫在眉睫。针对各企业AI时代的安全防护需求，腾讯云联合e-works重磅推出：《从0到1搭建企业级AI知识中枢》工业&能源企业大模型知识管理实战研修营！第五课核心聚焦：《大模型的安全与合规实战》，由腾讯云安全专家李滨主讲，系统分享安全体系建设经验，推动企业从被动防御转向智能安全运营。
这门课，将为您解决AI安全的核心痛点：
🔵 洞悉AI安全威胁全景：深入解析AI黑灰产攻击范式，了解其如何突破传统边界，威胁您的数据、模型与业务。
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