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2026西湖论剑｜范渊：AI从辅助到自主，AI时代安全价值的重构与进化
范渊指出，AI自主深刻影响安全界。无论是黄仁勋基于算力使用得出的“AI 很自然会进入软件漏洞发现和网络安全领域”判断，还是国际上接连发生的数起AI自主攻击事件，都指向一个趋势：在智能体规模应用时代，真正AI原生自主的对抗决定着网络安全的未来。
范渊以一场安小龙硅基战队与人类战队同台比赛的真实网络安全演练为例进行验证。作为红队阵营的硅基战力，安小龙在比赛中，凭借安全经验与机器速度，得分遥遥领先，引发行业热议。时至今日，这种领先优势仍在扩大。从去年在全球数贸会上首发，到今年，短短一年时间，安小龙成长巨大。今年7月以来，安小龙累计参加15场比赛，获得8场第一，四场前三，优异成绩率高达80%。
对抗在升级，防御也必须进化。他指出，AI自主能力普及后，攻防对抗迎来质变。站在蓝队的角度，范渊给出四点建议：1.构建前置式主动网络安全防御；2.加强AI资产防护；3.监测AI智能体风险；4.急剧缩短应急响应周期。
在大会上，范渊做出论断，AI颠覆服务行业是一个确定的未来。为此，依托一年实战沉淀，安恒信息X安全数字员工矩阵实现跨越式成长。在大家熟悉的渗透测试专家——安小龙基础上，新增三位全新数字员工：中国版mythos、代码审计专家——安小虎；安全运营专家——安小风；安全托管专家——安小云；形成覆盖渗透测试、代码审计、日常运营、持续托管的全岗位智能安全服务体系。
而支撑这一体系持续进化的正是AI原生。范渊表示，从数字化到数智化的过程中，AI原生具有四大特性：记忆原生、自主规划、A2A协同、放大数据飞轮。在此之上，范渊强调未来生产过程中，会不断加深By AI, For AI的循环。
而要让数字员工在实战中持续成长，还需要一个基础：高质量的安全数据。基于高质量安全数据飞轮，安恒正在实现漏洞狩猎自进化。
范渊指出，X安全数字员工的打磨离不开高质量数据集的支持。只有高质量安全数据源源不断进入这个循环，安小虎等才会随着实战越用越准。因此，高质量数据集是Token工厂最重要的基础资产，应以高质量安全数据集为引擎推动智能经济发展。
西湖论剑大会当天，浙江省数据集团与安恒信息共建的安全Token工厂正式发布。范渊表示：“安全Token工厂旨在实现以高质量数据集为核心的价值闭环，从而支撑客户的真正需要——风险被发现、事件得到响应、业务能够放心运行。这座 ‘ 工厂 ’ 的价值，不在于生产了多少Token，而在于通过安全能力Token化，把专业安全能力持续送到真正需要的地方。”
基于这一论断，他进一步提出安全Token工厂建设理念：以10大高质量安全数据集为核心，打造一个更聪明的安全垂域大模型，最终生成近百个覆盖不同领域、不同行业、不同场景的Agent，为整个价值闭环服务。
“只有把安全能力工厂化，才有可能以规模化供给降低单次成本，应对同样在规模化运行的自动化攻击。”范渊指出，“安全应该成为数字生活和数字经济无处不在、随需可得的基础能力。”
当AI发展越来越快、自主化程度越来越高，AI自主时代的安全和治理该何去何从？
在范渊看来，“AI的安全是一个系统工程”。它不仅停留在模型层，还包括智能体、MCP、Skills以及端侧，只有进行统一的系统性管理，才能真正放心。
对此，他进一步以中兴通讯办公场景（三万多用户、三十二万多次Skill下载）、金融机构WorkBuddy方案、阿里千问办公生态合作及九省约200家大模型专项检查为例，展示了从测评、围栏、网关到终端检测的协同治理路径，并强调：“只有把安全嵌进真实业务流程，客户才能放心地让AI承担更多工作。”
范渊提出：“西湖之美在活水，数据之贵也在流动。要把安全放进数据流通全过程，让安全成为信任的来源、合作的条件、价值释放的加速器。”
结合企业数字化转型实践，范渊指出，企业在拥抱AI的过程中，存在数据和商业机密泄露的风险。通过数据分类分级智能体，结合零信任、DLP和数据库审计等产品，可以让企业既跟上智能化的步伐，又保证商业秘密不泄露，实现安全与智能兼顾。
他以流动广度、使用深度、信任强度三个维度阐释数据价值，并分享了宁波城市可信数据空间、重庆汽车可信数据空间、中国数谷番茄生长模型等场景实践：“未来衡量一家安全企业创造的价值，除了看挡住多少攻击，也要看它帮助多少数据在可信条件下被使用。”
“动态数据安全，是可信数据空间的基石。它让数据流通更可信、使用过程更可管、安全风险更可控，推动可信数据空间从理念走向实战。可信数据空间，更为数据工厂提供可信协同环境，让数据工厂运转更可持续、更可信赖，使行业高质量数据集的规模化生产成为可能。数据工厂，作为数智时代的另一类基础设施，正与可信数据空间协同，为人工智能持续供给高质量数据集。”范渊总结道，“期待与各位一起，让安全成为AI自主时代的基础能力，成为数据价值释放的加速器。”
