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乌镇安恒书院举办AI重塑安全服务研讨会，安全能力Token化实践获关注
中国网络空间安全协会副理事长卢卫，安恒信息董事长范渊，杭州电子科技大学学术副校长、浙江省人工智能学院院长李攀，中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心原党委书记、副主任王连印，中国五矿集团统建项目架构师王培鹏，浙江和达科技股份有限公司软件事业部经理蒋超，安恒信息副总裁、研究院副院长姚龙飞等嘉宾围绕AI原生时代安全服务模式的变局与趋势展开主题分享。
卢卫表示，AI原生时代安全服务正从辅助走向自主，需关注人机协同关系、算法公平与数据合规。在圆桌总结环节，卢卫进一步提出：安全服务要明确收费模式、延伸防护边界、坚守隐私底线，并通过技术能力提升降低Token成本；同时明确信任是客户购买服务的最大前提。
范渊结合实践，分享了“AI 重塑安全服务”的体会。
他表示，过去一年，AI对安全服务带来的改变，不是“多了一个工具”，而是供给方式本身在变。今年，安恒信息全球首发X 安全数字员工矩阵，在首位安全数字员工“安小龙”的基础上，再推安小虎、安小风、安小云，分别面向渗透测试、代码审计、安全运营、安全托管场景。这支数字员工队伍可7×24小时不间断值守，作业效率达到人力的数十倍。这并非实验室理想数据，而是在数百家客户场景中落地跑出的真实成果。
与此同时，范渊也指出AI发展潜藏的另一面挑战：当智能体具备自主行动与工具调用能力后，它天然就不是“最小权限”，而是“最大权限”。攻击方借助AI，攻击效率成倍提升、攻击成本持续下降；而防御侧应用AI，倘若无法管控智能体行为、厘清能力边界，其所带来的风险甚至会高于不使用AI。
范渊认为，安全防护机制必须以“以AI管理AI、以AI治理AI”的方式来实现。这正是安恒信息打造“安全 Token 工厂”的初衷：让安全能力如同基础服务一般持续供给、按需调用，同时保障能力生产过程与输出结果可验证、可追溯。
范渊提出，监管层面厘清智能体的责任边界，学术界研判自主智能体的风险演化，用户侧反馈真实业务落地的卡点 —— 这些议题，才是决定行业发展方向的核心。
李攀指出，企业智能体面临诱导指令和异常行为风险，需做到数据可控、模型可管、行动可约束、过程可审计、责任可落实五项治理能力，建议设立独立策略网关、实行只读、提交审核、有限自主执行的权限分级管理，并推动智能体认证，实现身份范围、版本决策等全流程可溯源、可追踪、可验证。
王连印表示，AI数据安全应从空间、治理、时间三个维度进行全生命周期治理，他建议技术与管理并重，落实数据分级分类与白名单管理、数据“可见不可用”、全生命周期数据清理等技术手段，并构建互联互通的安全评测体系，推动AI基础设施成果共享与供应链透明化，以安全促发展。
王培鹏分享了中国五矿集团AI安全落地的实践经验。他表示，五矿以“1+3+N”蓝图构建网络安全体系，重点推进信创国产替代和统建项目，覆盖基础安全、身份访问、应用安全、数据安全、AI安全等。
蒋超表示，和达科技聚焦水务垂类行业，通过数据归集与全要素数字化管理，将场所、设备、组织、人员、数据、业务等数据逻辑串联成图谱，推出融合了协同办公、AI智能体应用的一诺数字助理平台，通过AI赋能实现水务信息化分析决策等运营工作。此外，和达科技与安恒信息联合，构建覆盖代码审计到运行状态全流程监控的安恒安全底座，保障AI在水务关键基础设施中的可靠应用。
姚龙飞带来题为《从安全实践看具备自主能力的AI原生安全产品》的主题分享，提出核心观点：具备自主能力的AI原生安全产品，将成为软件与服务行业重要的发展方向。这类产品能够在明确划定的授权范围内推进完整业务链路，输出可核查、可验收的落地成果。而对于整个行业来说，持续落地一个个场景、做实一项项任务，软件与服务行业的变革自然会到来。
在产品能力层面，AI的价值不能止步于单一环节的效率提升，更要构建自主执行能力：围绕业务目标持续推进任务，根据现场反馈动态调整执行路径，并在关键节点移交人工介入。面对场景多变、执行路径不确定、需要结合上下文综合研判的工作，AI才能发挥最大价值。因此，打造AI原生产品，更务实的落地思路是让模型、规则、工作流与已有工具各司其职、协同联动，共同承接完整任务。
在价值评估层面，Token调用量并不直接等同于业务价值。评估AI落地价值，需要综合核算人力投入、系统对接、数据治理、人工复核等全部成本，在边界清晰的任务中测算投入产出比。因此，AI自主能力的核心价值，就是将零散的辅助能力整合为一套可验收的完整工作成果，逐步走向结果化交付，方便客户直观评估价值。
在行业实践层面，网络安全行业长期面临资深专家资源紧缺的痛点，资产巡检、告警分析、代码核查等海量工作，仅依靠专家人力难以实现全覆盖。代码审计、告警研判、漏洞复测这类场景，适合优先落地自主执行能力，同时必须核验风险治理的真实成效。安恒信息打造 X 安全数字员工，目标正是将岗位专家沉淀的实战经验转化为可重复交付的标准化能力，把专家从大量重复性工作中释放，聚焦复杂研判与重大安全决策。
在安全管控层面，姚龙飞提出，能不能放心交给它，比能不能跑起来更难。客户如需将AI数字员工深层次应用，就必须配套完善的管理体系：在下发任务的同时，明确权限边界、质量标准与人机交接规则。权限管控需要前置到产品设计阶段，不能仅凭 AI 自身判断自动获取操作权限，高危操作必须设置人工审批与接管机制。与此同时，全流程要做到可追溯留痕，完整记录信息来源、工具调用、操作行为与结论推导逻辑。智能体还需要内置退出机制，一旦遇到证据不足、超出授权范围等情况，及时停止执行，将已获取信息与卡点移交人工，避免盲目试错。最后，产品任务支持随时中止，相关责任由使用单位和服务提供方共同承担，不能简单归责于模型本身。
在Token化落地实践层面，Token消耗仅用于核算资源成本，无法代表安全工作质量，更不能替代业务审计。政企客户需要将资源账与任务账同步考量，把资源消耗、执行动作、任务验收结果关联起来综合评估。
在实施路径层面，行业应当坚持先把一件事做扎实：先在单一业务场景验证智能体稳定交付能力，再逐步串联多任务形成完整闭环，最终实现岗位级持续作业。安全服务模式也将随之迭代，从传统采购驻场人力，转向基于任务指标、交付质量约定服务内容，依靠 AI 沉淀专家经验，释放人力价值。
谈及行业未来，姚龙飞表示，安全行业大量宝贵实战经验依附于专家个体，AI为把经验转化为可复用的专业能力提供了新机遇。面对客户日益增长的AI安全需求，具备自主能力的AI原生产品，核心在于承接真实业务工作。评判产品也应具有清晰的衡量标准：客户需要盯守的环节更少，专家的重复劳动变少，交付结果更稳定、更容易复核。
作为世界互联网大会期间的开放交流场所，安恒书院还将持续为政产学研各方提供研讨与共创的空间，共同推动AI安全服务从辅助走向自主、从可用走向可信。
