行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务,人工智能

需求背景

随着云计算、大数据和物联网技术的快速发展，网络空间呈现“设备海量接入、数据跨域流转、攻击隐蔽多变”的新特征。网络攻击频率和复杂度持续攀升，全球平均每39秒发生一次网络攻击。传统依赖规则和特征匹配的防护方法难以应对高级持续性威胁（APT）、零日漏洞等新型攻击手段。当前安全团队需要平均数小时甚至几天才能完成一次威胁研判，而攻击速度以“秒”计，防御效率严重滞后。网络空间安全态势感知作为主动防御体系的核心，面临三大挑战：准确、实时和全面。具体而言，海量异构数据整合容易造成信息碎片化，AI驱动的攻击迭代考验态势预判精准度，云计算跨平台部署与物联网设备碎片化增加了安全要素获取难度。传统安全运营中心（SOC）依赖安全分析师手动关联多个系统的告警信息，不仅耗时而且容易遗漏关键线索。亟需研发一套基于AI技术的网络安全威胁态势评估系统，实现从被动防护向主动预警转变。

需解决的主要技术难题

1. 1.多源异构安全数据的标准化与智能融合问题。网络安全数据来源多样，包括防火墙日志、入侵检测系统告警、终端安全日志、网络流量数据、威胁情报等，数据结构不统一、格式差异大、语义不一致。如何构建统一的数据治理框架，实现多源异构数据的标准化采集、清洗、对齐和智能融合，是系统研发的首要难题。
2. 2.海量告警的智能降噪与精准研判问题。安全产品每天产生数万甚至数十万条告警日志，其中大量为误报或低优先级告警。传统依赖运维人员经验判断的方式难以有效处理，个体经验差异导致处理效果参差不齐。如何利用AI技术实现告警的自动降噪、优先级排序和精准研判，将真正有威胁的安全事件从海量告警中高效识别出来，是需要解决的关键技术问题。
3. 3.未知威胁的智能检测与主动发现能力问题。基于监督学习的传统检测方案需要大量标注样本，而APT攻击和零日漏洞恰恰缺乏历史样本。AI模型的有效性高度依赖于训练数据的质量和多样性，未知威胁的数据由于缺乏明确的标签和定义，常常介于正常与异常之间。如何通过无监督学习、图神经网络等算法，直接分析网络流量、进程行为和文件元数据的异常模式，无需依赖历史攻击签名即可发现未知威胁，是核心技术挑战。
4. 4.态势评估模型的准确性与实时性平衡问题。网络安全态势评估需要在海量数据中快速识别威胁、预测演化趋势。如何在保证评估准确性的前提下实现实时响应，如何构建动态更新的评估模型以适应不断变化的网络环境，以及如何利用大模型技术实现从威胁检测、态势理解、风险预测到安全决策的完整技术闭环，均是需要攻克的技术难题。
5. ***模型的可靠性、可解释性与持续进化问题。AI模型在实际应用中面临准确度和可解释性挑战。大模型存在依赖静态训练数据、逻辑推理能力薄弱、易产生“幻觉”等固有局限。如何确保AI评估结果的可解释性，使安全分析师能够理解和信任模型判断；如何建立模型的持续学习与进化机制，使其能够适应不断演变的攻击手段，是需要解决的重要问题。
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期望实现的主要技术目标

1. 1.多源异构安全数据采集覆盖率：支持不少于10类数据源（防火墙日志、IDS/IPS告警、终端安全日志、网络流量、威胁情报、漏洞库、资产信息、用户行为日志、云安全日志、应用系统日志等）。
2. 2.告警降噪准确率：≥90%（将误报率降低50%以上）。
3. 3.未知威胁检测召回率：≥85%（针对APT攻击、零日漏洞等未知威胁）。
4. 4.威胁态势评估响应时间：≤30秒（从数据采集到态势评估结果输出）。
5. 5.态势评估准确率：≥90%。
6. 6.系统支持7×24小时不间断运行，可用性≥99.9%。