AI赋能主动防御真的能落地吗？七大实战场景应用解析

AI赋能主动防御一直被认为是赋能防御应对复杂网络威胁的必由之路  ，但在当前企业的主动实际安全运营工作中，AI到底能发挥出什么样的实战作用？它是当下就能解决痛点的利器 ，还是场景遥不可及的未来技术？安全牛认为 ，答案是应用前者。

在安全牛最新开展的解析《AI赋能主动防御技术应用指南（2025版）》报告调研中发现 ，AI赋能主动防御的模板下载赋能防御技术应用已经并非一个虚无缥缈的概念，而是主动由一系列具体的 、可落地、实战能解决实际安全运营痛点的场景应用场景构成 。本文中
，应用将通过分析解读AI赋能主动防御的解析7个实战场景，带您一窥AI技术在现代安全防御体系中的赋能防御真实价值和力量。

场景一：智能威胁预测 - 从事后补救到未雨绸缪

传统安全运营对威胁事件的主动感知往往是事件发生后的高防服务器被动响应，或者是实战基于静态的规则匹配。无法及时感知威胁的发生，难以在威胁真正造成损害前进行防御部署 。并且对新型漏洞或攻击变种 ，缺乏提前预警机制，导致企业总是救火式的被动应对 。这种滞后性导致事件响应不及时、防御资源无法精准投入，增大潜在的经济和声誉损失风险 。香港云服务器

AI赋能威胁预测

AI可以赋能智能威胁预测和早期预警能力 。具体包括一是威胁趋势预测 ，结合AI的预测分析能力，如机器学习和深度学习模型 ，深入挖掘历史攻击数据、威胁情报（经AI情报分析后的结构化数据） 、漏洞利用趋势和行业特点，预判未来可能爆发的攻击类型 
 、攻击者画像和针对特定行业/资产的威胁趋势 。二是具备攻击意图识别能力，源码下载AI通过分析多个弱信号（如初步的侦察行为、异常的网络扫描 、特定漏洞的探测）和情境信息，尝试识别攻击者进行初步入侵或后续攻击的早期意图。三是进行高风险预警与优先级排序 ，基于预测结果和与企业内部资产的关联分析
，AI系统能够生成高优先级的预警信息，并自动向安全团队或相关负责人发送通知 ，提示潜在的建站模板
 、尚未造成损害的风险 ，实现防御的左移。

AI赋能威胁预测使企业实现从被动响应到主动预测和防御的根本性转变，将防御前置，真正做到未雨绸缪。帮助企业更早地识别潜在威胁 ，例如在某个漏洞被大规模利用前就收到预警，从而争取宝贵的时间窗口进行防御部署 。通过精准的威胁预测和优先级排序，企业能够将有限的服务器租用安全资源集中于应对最迫切的风险，优化防御策略，并大幅降低因未知威胁导致的潜在经济损失和业务中断风险。

场景二 ：行为异常检测 - 发现隐形威胁

内部威胁（如员工误操作 、恶意泄密）和利用合法账户的隐蔽攻击是企业安全最难防范的安全风险。传统安全工具依赖固定规则或特征 ，无法识别行为看似正常但实际异常的活动 ，例如员工共用账号 、滥用权限
、攻击者盗用账户后的横向移动等
，导致出现安全盲区，由于威胁长期潜伏 ，难以被及时察觉，组织在应对时常常陷入大海捞针的困境。

AI赋能行为异常检测

AI可以赋能行为异常检测能力。具体功能包括一是动态行为基线学习，AI（如UEBA 、NTA、高级EDR）持续学习用户、系统、网络、应用的日常行为模式 ，自动建立独特的正常行为基线 。二是具备实时异常识别能力，不断将当前行为与学习到的基线进行对比 
，一旦发现显著偏离 ，即便行为本身在技术上合法，AI也能将其标记为异常 。三是进行良/恶意行为区分，根据上下文和关联分析
，区分是良性异常（如员工首次出差登录）还是真正的恶意行为（如恶意数据窃取）。

AI赋能行为异常检测使企业发现传统方法无法识别的隐形威胁
，例如零日漏洞利用 、未被发现的内部威胁或高级持续性威胁（APT）中伪装成正常操作的隐蔽步骤 。通过实时告警和情境化的分析
，企业能够将威胁发现的范围扩大 ，显著降低内部威胁或长期潜伏攻击造成的损失，提高整体威胁感知能力。

场景三：智能决策与自动化响应 - 实现秒级遏制

网络攻击的速度极快（毫秒级/秒级） ，传统的安全响应流程通常依赖人工判断和手动操作，往往无法有效跟进。例如包括确认告警 、分析事件 、登录不同安全设备下发指令。这种人工灭火模式导致响应速度严重滞后于攻击速度
，极易错失最佳遏制时机，造成威胁迅速扩散和巨大业务损失 。

AI赋能自动响应

AI可以赋能智能决策与自动化响应能力。包括一是AI辅助事件分析与智能定级，AI自动化分类 、优先级排序和初步分析海量告警，提炼关键信息。二是通过SOAR平台与AI深度集成，AI直接向SOAR平台发送指令或触发器，驱动预设的自动化响应剧本 。三是进行动态策略下发
，根据实时威胁态势，推荐或自动下发临时防御策略（如防火墙规则、微隔离策略）。

AI赋能自动响应使企业实现安全事件的机器速度遏制
，将分析与行动之间的鸿沟弥合，显著缩短平均响应时间（MTTR）从数小时到数分钟甚至秒级。这能最大限度地限制攻击的扩散和危害，在威胁萌芽阶段就予以遏制，从而大幅减少攻击造成的损失和业务中断 。同时，它将安全团队从繁重 、重复的响应操作中解放出来 ，提升整体安全运营效率 。

场景四：AI赋能威胁狩猎 - 发现潜伏威胁

企业的安全团队在面对隐蔽威胁时 ，常常缺乏有效的工具和方法来主动、系统地在海量日志和数据中寻找未知或变种的攻击痕迹 。导致攻击者拥有足够的时间进行侦察、横向移动和数据窃取，使得企业在威胁被发现时 ，往往已造成严重损失，难以降低攻击者的入侵时间。

AI赋能的威胁狩猎

AI可以赋能智能威胁狩猎能力 ，通过多种方法论实现主动威胁发现。一是AI辅助基于假设的狩猎。AI在此模式中主要扮演辅助角色
。能够加速数据查询和分析 ，例如，当分析师提出“攻击者可能正在利用最新的Log4j漏洞在的Web服务器上执行远程代码”这类具体威胁假设时 ，AI可迅速筛选出海量日志数据中与假设相关的可疑活动 ，加速验证过程，提升分析师验证已知TTPs和特定威胁场景假设的效率。二是AI辅助基于异常的狩猎 。这是最能体现AI核心价值的狩猎模式 。AI/机器学习（特别是无监督学习）模型能够自动建立代表正常活动的行为基线。任何显著偏离这个基线的行为都会被系统自动标记为异常，并提交给分析师进行深入调查。成为发现未知威胁、零日攻击和内部人员恶意活动的主要手段，因为这种方法不依赖任何预设的假设或已知的攻击特征。三是AI辅助基于情报的狩猎 。以外部威胁情报（如来自安全厂商报告、开源情报、ISACs等）为起点
，AI技术能够将这些情报自动化地、大规模地与组织内部的海量安全数据进行匹配和关联。情报中通常包含具体的入侵指标（IOCs） ，如恶意IP地址
、域名、文件哈希值，或特定攻击组织（ThreatActor）使用的TTPs。实现将外部威胁情报转化为内部的、可操作的搜索，主动搜寻是否存在与已知威胁相关的活动迹象。

AI赋能威胁狩猎能够使企业实现从“被动防御”到“主动出击”的转变，显著提升发现潜伏威胁的能力。通过AI的辅助，安全分析师能够更高效地在海量数据中发现未知或变种的攻击模式（通过基于异常的狩猎），并能快速验证基于情报的威胁假设（通过基于情报的狩猎）
，例如零日漏洞利用的早期迹象、内部人员的恶意行为或APT攻击的潜伏阶段。这使得企业能够在攻击造成大规模损害之前 ，就将其识别并遏制 ，从而最大化地减少潜在损失 ，并将平均检测时间（MTTD）降到最低
 ，大幅提升整体安全防护的深度和前瞻性。

场景五：AI情报分析 - 从碎片化到智慧提炼

现代网络安全防御离不开对全球安全威胁情报的利用。企业通常会订阅多种商业情报源，并收集大量公开的安全报告
、漏洞公告、论坛讨论等非结构化信息。情报数据量巨大，且来源 、格式和内容各异（文本 、链接、PDF等），导致人工分析耗时巨大、效率低下，难以从中提炼出与自身业务相关的、可操作的威胁洞察
。传统的情报平台缺乏对非结构化文本的深度理解和自动化关联能力，导致企业难以高效吸收和利用最新的威胁知识
。

AI赋能情报分析

AI可以赋能情报的深度分析与结构化能力
。包括一是自动化情报聚合与标准化，AI利用自然语言处理（NLP）技术 ，自动从多源威胁情报（如商业情报、开源情报 、漏洞库CVE/NVD）中高效采集、清洗、抽取并标准化情报信息 。二是具备非结构化文本深度理解能力
，AI（特别是大型语言模型LLMs）能够对海量的安全报告、漏洞描述、新闻文章等进行语义理解 ，自动识别和提取关键实体（如恶意IP
、域名、文件哈希）、攻击技术（TTPs）  、威胁行为者（APT组织）及其关联关系。三是AI还能进行情报富化与知识图谱构建，AI将提取出的情报信息与企业内部资产
、漏洞、用户行为等数据进行交叉关联 ，构建安全知识图谱，从而为情报提供更丰富的上下文 ，并揭示潜在威胁。

AI赋能情报分析使企业实现从被动接收情报到高效提炼洞察的转变，大幅提升威胁情报的利用效率
。通过将非结构化情报转化为结构化、可查询的知识 ，使安全团队更快速地理解新型攻击手法和威胁趋势。通过自动化处理情报，使安全分析师能够将更多精力投入到情报的深度应用和防御策略的制定中，有效弥补了情报分析方面的人力短缺  。

场景六：智能安全事件分析 - 实现秒级洞察

安全运营中心（SOC）在安全事件发生时，常被海量、碎片化、低价值告警淹没，人工分析师需要花费大量时间进行去重 、分类 、关联和上下文补充
，才能判断事件的真实性和危害。这种海量告警导致分析师疲劳
，关键事件被淹没
，平均调查时间（MTTI）过长，错失最佳响应时机 ，导致威胁容易扩散并造成更大的损失 。

AI赋能安全事件分析

AI可以赋能智能安全事件分析与调查能力 。包括一是AI驱动的告警降噪与智能分类，AI自动过滤重复、已知误报 ，并根据告警特征和上下文智能分类、分配优先级 。二是具备智能事件关联与攻击链可视化能力，AI利用图分析技术，将来自不同系统、不同时间的告警片段关联起来，自动构建完整攻击链图谱，清晰展示攻击全貌。三是进行AI辅助调查与上下文丰富，AI辅助调查助手自动拉取相关资产信息、威胁情报和历史记录，提供决策建议 ，并能生成事件摘要报告。

AI赋能安全事件分析使企业告别海量告警
，显著缩短平均事件调查时间（MTTI）50%以上，甚至从数小时降低到数分钟。通过快速理解事件全貌，安全团队能够更精准、高效地识别和响应关键威胁
，避免威胁扩散，最大化遏制攻击影响 ，显著提升安全运营效率，从而提升企业的整体安全响应能力。

场景七：安全知识图谱 - 洞察威胁全貌

企业的网络安全运营面临海量且高度碎片化的安全数据。这些数据来源于不同的安全设备（如防火墙
、EDR
、SIEM、漏洞扫描工具、威胁情报平台以及资产管理系统） 。由于缺乏有效的关联和统一的视图，安全分析师在调查复杂安全事件时 ，必须耗费大量时间从不同系统中手动收集、整理和关联信息，不仅效率低下
，而且极易出错或遗漏关键线索 。这种信息孤岛现象导致分析师难以快速理解事件的深层逻辑、攻击者的真实意图以及威胁的演变路径，从而阻碍了高效的威胁溯源和决策 。

AI赋能安全知识图谱构建

AI可以赋能安全知识图谱的构建与应用能力。一是多源异构数据整合与实体关系抽取 ，产品能够从SIEM
 、EDR、漏洞管理系统 、威胁情报
、CMDB、IAM等多种安全工具中  ，自动抽取关键实体（如用户 、设备、IP 、漏洞、文件、进程）及其相互关系
，并将这些数据转换为图形化数据库的格式
。二是具备智能关联分析与威胁推理能力 ，AI（特别是图神经网络GNN）利用图算法在知识图谱中进行复杂的查询和推理 ，揭示隐藏的攻击链条 、横向移动轨迹和权限提升路径。三是提供威胁全貌的可视化，将复杂的实体关系和攻击路径以直观的图形化方式呈现
，帮助分析师快速理解威胁的来龙去脉 。

AI赋能安全知识图谱构建使企业将海量安全信息串联成结构化的智慧关联网络 ，从而实现对复杂安全事件的秒级洞察 ，显著缩短人工调查时间 。通过可视化攻击链，安全分析师能够快速理解事件的全貌，识别传统工具难以发现的隐蔽威胁和攻击路径。这极大地提升了安全运营的效率和决策质量，使安全专家能够从繁琐的信息整合中解放出来 ，专注于高价值的威胁研判和防御策略优化。