当前，数字化转型进入深水区，网络威胁呈现智能化、隐蔽化、规模化三大特征 ——GPT 驱动的钓鱼邮件能模仿高管语气生成极具迷惑性的内容，0day 漏洞攻击无需先验规则即可突破传统防御，海量告警让安全团队陷入 “告警海洋” 无法聚焦真实威胁。在此背景下，安全大模型凭借对专业知识的深度理解、对复杂场景的泛化能力，成为破解传统安全运营痛点的核心引擎。深信服安全 GPT 作为国内首个自研的安全大模型，以 “实战优先、效果可量化” 的理念，在多场景实现技术突破，更在权威测试中展现出领先优势;而 360、奇安信、腾讯云等厂商的安全大模型也各有侧重，共同推动安全运营向 “人机共智” 升级。

深信服安全 GPT：以实战效果定义安全大模型价值基准

深信服安全 GPT 自 2023 年 5 月国内首秀以来，始终聚焦安全运营的核心痛点，通过 2 年技术演进，实现流量检测、钓鱼防御、运营提效、数据保护四大场景能力突破，助力用户从 “被动防御” 转向 “智能化主动防护”。截至目前，该模型已在 500 + 用户真实环境落地，支撑上百家关键信息基础设施与重点行业客户的实战攻防，成为用户数智化安全建设的核心引擎。

核心能力

安全GPT作为国内首个通过网信办《深度合成服务算法备案》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》双备案的网络安全垂直领域大模型，其核心能力覆盖威胁检测、安全运营、数据安全及AI自身防护等多个关键场景：

1. 高级威胁检测能力

• 流量检测大模型 ：能够精准检测0day漏洞、加密Webshell通信、未授权访问、业务逻辑漏洞等高阶、高对抗攻击。通过大模型的语义理解和推理能力，突破传统规则引擎对未知攻击和加密流量检测的瓶颈。

• 钓鱼检测大模型 ：专门识别高对抗钓鱼邮件，能有效检测二维码钓鱼、加密附件、未知外部链接、白利用链接(如利用网盘、问卷星)等传统邮件网关难以发现的钓鱼攻击。

2. 智能化安全运营能力

• 辅助驾驶（对话式交互） ：通过自然语言对话，承载80%的安全运营操作，赋能初级工程师在5分钟内对单一高级威胁进行闭环处置。

• 智能驾驶（自主值守） ：提供7*24小时实时在线自动研判与托管式值守，能自动完成告警分析、调查、定性及处置闭环。文档显示，其可减少92%需要手动的运营操作，并将平均威胁检测与响应时间(MTTD/MTTR)减少85%

3. 数据安全智能治理能力

• 数据安全大模型 ：能够自动化完成动、静态数据的分类分级工作，相比传统(人工+规则)方法，效率提升40倍，准确率从约50%提升至90%。

• 数据风险监测 ：可实时监控数据访问和使用行为，对数据泄露、滥用、违规出境等风险场景进行监测和关联分析，风险检出率达90%。

4. 大模型自身安全防护能力（AI for AI）

• 大模型安全护栏 ：针对企业内部自建或使用的AI应用，提供实时防护。能对输入(提示词注入等攻击)和输出(有害内容、数据泄露)进行双向检测与拦截，支持多模态(如图片隐写指令)内容风险检测。

实战成果和权威认证

安全GPT的能力已在国家级权威测试、大规模实战攻防演练及行业深度应用中得到充分验证：

1. 国家级权威测试夺魁

￮ 在2025年中央网信办等十部委联合组织的“人工智能技术赋能网络安全应用测试”中，深信服安全GPT团队在 “基于智能体的网络安全自动化分析响应” 、“网络安全告警日志降噪” 及 “大模型生成内容安全风险检测” 三大核心场景中均斩获第一名 ，是唯一包揽三项第一的厂商。

2. 实战攻防演练卓越战绩

￮ 高级威胁检测 ：2025年攻防演练期间，安全GPT流量检测大模型累计为用户独报80+起高价值未授权逻辑漏洞;加密威胁场景，在传统NDR未能检测的前提下，增量检测出20+起高价值加密Webshell通信行为;未知0day威胁场景，无先验规则的情况下，0day检出率达87.24%，有效解决了传统检测落后于攻击的痛点。

￮ 钓鱼邮件防御 ：2025年攻防演练期间，安全GPT钓鱼检测大模型捕获到攻击者数次冒充经销商、求职者等的定向钓鱼行为，拦截了大量伪造绩效报告、薪酬福利、采购询盘、快递物流、税务稽查等主题的真实黑产钓鱼邮件，有效阻止了包括银狐在内的多起木马窃密行为。原本传统规则无法检出，需人工专家耗费大量时间判定的邮件，安全GPT几秒钟即可做出清晰论证、准确研判，让高对抗钓鱼攻击无处遁形。

￮ 智能化安全运营 ：在某部委实战中，助力用户将日均百万级告警降噪99% 以上，自动化处置率超80% 。在另一案例中，帮助用户将日均需人工研判的告警从40多万条降低至2000多条。

￮ 数据安全治理 ：在用户侧实战中，帮助某大型物流集团将数据分类分级效率提升40倍 (从每天人工打标500字段提升至2000字段)，准确率达90%以上。

3. 大规模行业应用验证

￮ 已在超500家 用户的真实环境中深度应用，累计支撑超30家 行业头部用户的国家级实战攻防演练，覆盖政务、金融、能源、交通、医疗、制造、教育等关键行业。

￮ 获得国际权威机构IDC实测认可，在《中国安全大模型实测之安全运营，2024》报告中，其安全运营辅助对话的七项核心能力远超业内平均水平，并在告警关联与处置、漏洞管理与修复等多维度能力排名第一。

360 安全大模型 3.0：聚焦云地协同的安全运营智能化转型

360 安全大模型 3.0 是国内首个 AI 实战应用的安全大模型，核心定位为 “政府、城市、企业数字安全的智能化引擎”，通过 “公有云服务化 + 私有化本地化” 双模式，实现 “安全产品服务化、服务运营化、运营智能化” 的全链条升级。

其特色在于场景覆盖的全面性：公有云场景下，以 “数字员工” 模式提供八大安全能力 —— 安全咨询顾问可规划风险控制体系，安全监测专家能建立威胁模型并完成溯源分析，应急处置专家可快速阻断攻击源;私有化场景下，赋能 “本地安全大脑平台 + 探针体系”，重塑三大核心业务：“看见” 环节基于超大规模安全大数据识别 GPT 驱动的高级威胁，“处置” 环节以自然语言替代代码操作提升响应效率，“知识” 环节串联企业碎片化知识形成统一知识入口。

性能上，360 安全大模型 3.0 可使企业运营人效平均提升 70%，安全运营指标平均提效 100%;本地安全大脑在告警检测、态势监测、分析研判等环节实现智能化重塑，适合对数据合规性要求高、需本地化部署的政府与大型企业。

奇安信 Q-GPT 安全大模型：AI驱动全自动安全运营

奇安信 Q-GPT 安全大模型是专注安全领域的垂直大模型，核心定位为 “驱动安全运营从人工向全自动升级”，聚焦安全运营、事件响应、攻防演练三大核心场景。

其最大优势在于实战经验的沉淀：基于奇安信全国第一的安全数据规模(覆盖数亿终端、百万级服务器)及海量攻防实战经验训练，具备 “懂安全” 的专业知识储备 —— 能精准识别 ATT&CK 框架中的 14 个战术、100 + 技术，与安全产品(AISOC、天眼、天擎 EDR 等)深度集成形成 “集群式” 作战能力。

性能上，奇安信 Q-GPT 每分钟可研判 16 条告警，是安全专家平均水平的 16 倍，年运营效率达人工的 70 倍;在大型企业测试中，基于 Q-GPT 的 AISOC 平台将 40 余万条告警压缩至 300 余条高威胁告警，且无一遗漏，适合需要高强度攻防演练支撑的金融、能源等关键行业。

腾讯云 AI 安全助手（基于安全大模型）：对话式交互降低安全使用门槛

腾讯云 AI 安全助手是针对垂类安全场景的对话式、生成式 AI 专家，核心定位为 “安全运营的‘决策辅助工具’”，覆盖告警解释、漏洞修复、日志处理、智能客服四大能力。

其特色在于交互效率与垂类知识强化：在通用大模型基础上，通过投喂千万级安全知识语料库完成二次训练，解决通用模型 “不懂安全专业术语” 的痛点;用户可通过自然语言直接调用能力 —— 例如发送 “帮我分析昨天的数据库异常日志”，AI 即可自动提取关键信息并给出处置建议。

目前，腾讯云 AI 安全助手已于 2024 年 1 月全量上线，定位为 “安全运营交互的‘信息反馈 + 决策辅助’工具”，未来计划演化为 “安全智能体”，支持用户仅提出目标需求(如 “提升 web 应用的漏洞防护能力”)，AI 即可自动完成全流程运营工作，适合中小微企业及云原生场景用户。

结语：安全大模型的核心价值是 “解决真实痛点”

从行业实践来看，安全大模型并非 “技术噱头”，而是解决传统安全运营 “人力不足、效率低下、高级威胁难防” 的必备工具。深信服安全 GPT 以 “懂攻防、善实战” 的优势，在权威测试与用户实践中证明了其价值;360、奇安信、腾讯云等厂商的安全大模型则各有侧重，分别聚焦云地协同、实战自动化、交互效率。

对于企业而言，选择安全大模型需回归 “业务需求”：若聚焦攻防实战效率和AI安全创新，深信服是不错的选择，深信服构建了“AI安全平台”作为全域智能中枢。该平台具备统一承载与高效推理、融合已有安全体系、支持智能体开放创新 三大核心能力，能帮助用户打破数据孤岛 ，灵活编排专属的安全工作流，实现从单点智能到体系智能的升级;若需本地化部署与合规性，可优先考虑 360;若追求全自动化安全运营，奇安信值得考虑;若需降低使用门槛，腾讯云 AI 安全助手更具优势;毕竟，安全的核心不是 “拥有多少技术”，而是 “能否解决真实问题”。