• 安全运营场景（告警研判）；  
• 高级威胁检测场景：加密WebShell/白利用攻击识别；
• 钓鱼邮件检测场景：破解二维码钓鱼、多层加密附件；  
• 数据安全场景（敏感数据动态识别）；
• 响应自动化与剧本生成 。

以上五大场景中已展现出显著成效，尤其在提升效率、降低人工负担、增强检测能力方面效果突出，是当前AI驱动安全最容易落地、最快见效的方向。

• 构建“智能威胁检测→联动处置→威胁溯源”三层AI原生防御体系。
• 八大AI能力覆盖资产管理、脆弱性管理、威胁情报等环节，实现云网边端协同。
• AI在威胁检测、告警降噪、联动处置、威胁溯源等场景中已展现出显著成效，尤其在勒索病毒识别、钓鱼邮件闭环、告警优先级排序等实战场景中见效快、价值高，是企业构建AI驱动安全体系的优先落地方向。

两类场景实践：

• 研判类：敏感数据识别、威胁情报（成熟度高）。
• 推理类：渗透测试、漏洞修复（需结合传统能力）。
• AI在研判类场景已成熟见效，在推理类场景仍需探索，通过AI与传统能力结合的方式，能有效提升漏洞挖掘、渗透测试等复杂任务的效率和准确性，是当前AI驱动安全落地的关键路径。

自研vs采购三标准（用户视角）：

• 业务价值：高价值场景优先（如钓鱼邮件检测）。
• 数据敏感性：涉密能力自研，通用能力采购。
• 技术门槛：避免“用AI解决业务理解不足的问题”。

分阶段落地（厂商视角）：

• 第一步：事件响应与修复（中小型企业降本，大型企业降损）。
• 专项突破：钓鱼邮件检测、勒索防护等“小投入高回报”场景。
• 客户分层：高价值资产企业重威胁闭环，中小企业重运维提效。

• 客户差异化路径（厂商视角）：
• 技术型KA：优先检测类模型（如0day检出）。
• 管理型KA：运营与检测一体化（提升告警处理质量）。
• 中小企业：SaaS化钓鱼防护（见效快，显价值）。

伦理与治理：

• 三大风险：数据垄断导致创新失衡、责任边界模糊、成本收益错配。
• 破局思路：数据联盟流通、行业标准制定（如自动驾驶L1-L5分级）、政策顶层设计。

落地风险防控：
1.安全三防线：

• 使用前：明确大模型，任务分级（禁止AI直接执行高危操作）。
• 使用中：输入脱敏+容器隔离。
• 使用后：输出审计+敏感数据识别。

2、幻觉应对：知识库检索+多角色审查（如“审查者”验证逻辑链）。

四层防护：

• 应用风险层：护栏模型防御提示词注入（如业务模型+安全模型协同）。
• 模型算法层：厂商解决幻觉/偏见（用户无需参与）。
• 系统平台层：用户修补框架漏洞（如Llama未授权漏洞）。
• 训练数据层：厂商承担投毒防护责任。