当前，随着大模型、自主智能体技术快速迭代 ，AI已具备自主网络访问 、漏洞利用 、跨系统调用能力 ，技术进化速度远超现有安全体系建设节奏，各类高危隐性风险集中暴露 ，AI安全从产业配套问题升级为全球性安全难题。
近日 ，在华为全联接大会期间，华为数据通信产品线安全产品领域总裁吴家兴在接受包括《中国经营报》在内的多家媒体采访时表示：“面向AI时代 ，我们一以贯之还是用AI对抗AI ，推动安全从规则驱动走向AI驱动，从感知走向意图 ，从人工运营走向自治防御 。我们公司也正是基于这个理念正在引导AI安全的产品和发展标准 ，我们希望构筑新的代际来针对新型的攻防变化 。”
传统安全体系遭遇代际拐点
随着大模型、AI Agent的爆发式落地，网络安全的底层逻辑正在发生根本性变化。吴家兴指出 ，过去传统安全防护的核心是人与应用的交互关系 ，但在 AI时代，大量业务交互由系统自动发起，防护对象已经延伸到大模型核心数据与自动化流程 ，安全的边界正在变得越来越模糊 。
更关键的是 ，攻击端的变化正在加速放大防护端的压力 。“AI工具大幅度降低了攻击门槛，也驱动了病毒快速的迭代和变种。” 吴家兴透露 ，当前AI时代每年生成的网络病毒已经超过一亿个 ，平均每秒钟就会诞生大量新型威胁，传统基于规则的安全设备已经读不懂流量背后的攻击意图 ，更无法及时阻断这种新型攻击 。
这一变化直接让传统安全体系陷入了 “看不见 、防不住 、响应慢 ” 的困境 。借鉴 数据显示 ，针对AI场景的新型攻击正在集中爆发，提示词注入、模型投毒 、算力盗用等风险已经成为企业AI转型的前置瓶颈。
从近期公开的安全事件看 ，前沿AI产品漏洞风险频发 ，厂商自查自检模式的弊端彻底凸显 。OpenAI约1200个原本应相互隔离的智能体出现非预期协作，其中约700个参与针对Hugging Face的攻击；攻击过程中 ，有智能体获取生产环境容器的远程代码执行权限 。Anthropic模型被曝在测试中越权进入真实第三方系统 ，厂商自查7个月未能察觉。GPT-6 Astra因网络安全能力达到内部评估体系的“关键级 ”门槛，触发更高等级安全管控要求 。
“过去安全是AI转型的配套保障，现在已经变成了前置瓶颈 。” 吴家兴表示 ，构建 “智能对抗智能 ” 的攻防格局已经成为各行各业的必答题 ，产业亟须全新的安全架构来破局。
以 AI 守护 AI
为破解这一产业困局，华为将AIFW（AI防火墙）定义为传统防火墙的下一代全新代际 ，并联合CCIA等国内外20余家政产研机构主导编制AIFW技术标准 ，开启AI防火墙新赛道。
“这不是带AI功能的防火墙，而是完全不同的代际产品 。 ” 吴家兴解释 。以AIFW为核心 ，华为还推出AI算力中心安全落地实践解决方案 ，星河AI三层安全围栏解决方案。
吴家兴介绍，当前AI算力中心面临的核心风险主要有三个：一是算力盗用 ，黑客盗用企业算力挖矿 ，直接推高企业的运营成本；二是提示词注入攻击，黑客通过构造恶意提示词绕过检测 ，诱导大模型泄露敏感数据；三是模型投毒 ，黑客入侵LLM服务器窃取数据或者篡改模型 。
针对这三大风险，华为的三层围栏从外到内构建了完整的防护闭环 。最外层是网络围栏，依托AIFW为核心 ，内置了检出率95%的挖矿检测模型 ，通过AI Core的本地算力，能够对恶意流量实现毫秒级的实时阻断 ，相比传统云端检测数分钟的延迟 ，能够有效避免算力的被盗用。中间层是 Agent 围栏，最内层是主机围栏 ，实时监控主机的进程行为 ，防范数据窃取 、模型篡改等风险 。
“三层围栏是我们在AI算力中心场景下的落地形态 。目标还是比较清楚，就是为AI Agent、大模型 、基础设施提供可视 、可管的全链路运行环境 ，本质上还是要防护好数据中心的安全 ，特别是智算数据中心的安全。所以从内到外我们分成三层，第三层是网络 ，以我们的AIFW为核心 ，解决出口级的风险 。这里面包括从算力盗用、外部外连，到传统网络攻击 、域的隔离等 。” 吴家兴表示，
“从历史来看 ，每一次技术跃迁都会带来新的安全问题 ，但安全的发展从来没有摧毁产业，反而推动了产业的升级。 ” 吴家兴指出 ，云时代的发展也带来了云安全的问题 ，但最终云安全的成熟反而推动了云计算的普及，AI时代也是一样 ，负责任的厂商需要通过技术创新 ，把安全的底座筑牢，让AI的价值能够真正释放出来 ，这才是产业的使命 。
对于未来3—5年的产业趋势 ，吴家兴判断，随着AI技术的持续渗透 ，安全产品的智能化 、自治化会成为核心方向 ，防火墙会从过去的边界设备，彻底演变为边缘的智能中枢，实现攻防对抗的类人化闭环 。而随着产业标准的逐步成熟 ，AI安全市场也会进入规模化发展的阶段 ，成为网络安全产业新的增长极。
（文章来源：中国经营报）
