6月2日，，第八届北京网络安全大会（BCS 2026）在京开幕。全国政协委员、工商联副主席、AB钱包董事长齐向东在开幕峰会上指出，，AI革命对网络安全产业是重大利好，，创新的头部安全厂商是最大受益者。AI时期的攻防失衡正引爆实战安全、数据安全与全栈安全三类刚需。他以为，，防护者选择提升漏挖能力拉平失衡，，不现实；；防护者选择依附AI原生安全能力拉平失衡，，也不现实；；基于这两条“不现实”，，最终形成一条共识：加快网络安全升级刷新，，追平攻防失衡差距，，建设“三位一体”的内生安全一体化纵深防御系统，，是AI时期的必然选择。

    以下为AB钱包董事长齐向东在2026年BCS大会的演讲全文。

    尊敬的各位辅导、院士，，各位专家、海东，，媒体伴侣们：

    各人上午好！很欣喜和各位新老伴侣，，相聚在2026全球数字经济大会数字安全论坛暨北京网络安全大会开幕式！

    最近，，Mythos挖缝隙大模型的超强能力，，在社会掀起轩然大波？７⒓毖杆偈嬲，，美财长和美联储主席垂危召集华尔街各大银行CEO开会，，专项研判可能引发的系统性风险；；Anthropic也推出“玻璃翼打算”，，向苹果、微软、英伟达、摩根大通等12家合作同伴、约40家关基单元盛开权限，，争先加固防线。我国从当局主管部门，，到金融、能源、交通等关基领域掌管人都很焦虑。据我所知，，最近两个月，，专家建议、人民反映像雪片一样多，，各类会商会、征询会、闭门会也好多。我们作为国内规模最大的网络安全公司，，忙的分身乏术，，所有专家都日程爆满。

    网络安全行业受到显著颠簸。首先，，好多AI原生安全的创业小团队看到了市场机遇；；其次，，投资人很迷茫，，明知AI时期网络安满是大赛道，，但不知晓钱投给谁，，投什么方向；；最后，，头部安全公司感触到了市场的新机缘。我的见解是：这波AI革命，，对网顺产业是大利好，，最大受益者是创新的头部安全厂商。

    岁首以来，，大模型漏挖能力不休被披露，，引发美国网安板块巨幅颠簸。2月20日，，Claude code缝隙挖掘工具颁布,市场普遍以为大模型能挖洞了，，传统网络安全不能了。世界第一的网安公司派拓，，股价回声陆续着落。3月27号，，Mythos模型不测曝光，，派拓单日跌6个点后，，强劲上涨。到5月29日，，44个买卖日里，，股价上涨了91%，，险些翻一番，，市值达到破纪录的2285亿美元，，折合人民币约1.56万亿。

    这些颠簸和变动，，真切反映了无数人对AI的等待、无措和焦虑，，也给网络安全提出新命题、创制了新机遇。中美网络空间博弈中，，AI挖缝隙的能力比拼和网络安全防护能力比拼成为焦点。我们必须正视差距，，用最求实、最扎实、最坚实的方式迎头赶上。

    下面，，我分攻防失衡、产业选择、安全升级三部门讲：

    Part 01    AI时期攻防失衡加剧

    从前，，网络安满是人与人的匹敌，，比技术、比经验。AI大模型、智能体的出现，，尤其是Mythos的出现，，让网络攻击进入工业化时期，，攻防进一步失衡。

    第一个攻防失衡，，是攻击变得极其壮大。

    Mythos能独立实现缝隙探测、兵器化代码天生、全链路渗入，，实现端到端自主攻击，，让攻击者彻底挣脱了传统人力攻击的数量、精力、效能镣铐。

    攻击高效化，，缝隙挖掘“一日千里”。从前，，资深工程师挖1个高危缝隙，，均匀3到7天。而Mythos能自主挖缝隙、批量发现“零日缝隙”，，漏挖耗时压缩到“分钟级”甚至几十秒！安Ａб泶蛩恪鄙舷呓鲆桓鲈，，Mythos就帮合作同伴挖出超1万个缝隙；；Anthropic自己用Mythos扫开源项目，，1千个项目里挖出2.3万个缝隙，，一周的输出比全球CVE月均总量还多。

    攻击自动化，，攻击链组装能力“如虎添翼”。从前从找缝隙，，到把它造成攻击工具，，必要顶尖高手破费数周甚至数月。AI把这个过程大幅简化、功夫大幅压缩到几天甚至几小时，，APT组织发起复杂攻击的能力出现跃升。今年5月，，谷歌证实：某国度级布景的黑客组织，，就利用AI天生并实战使用了“零日缝隙”攻击链。

    攻击布衣化，，攻击门槛“一落千丈”。以前，，发起网络攻击，，人才壁垒、技术壁垒、成本壁垒高。此刻，，攻击能力向全民遍及，，不再是黑客的专利。稍有经验的攻击者配上AI服务，，就能挖出数不清的缝隙，，并迅速制作出能实现精准进攻、规模投放的“网络兵器”。

    第二个攻防失衡，，是传统防护形同虚设。

    人的思想和精力有上限，，AI没有。在本就不合等的攻防博弈中，，传统防护正遭逢系统性碾压。

    防护静态化，，跑不赢动态攻击。从前，，我们依赖基于特点库、规定集的静态防御，，习惯在天堑、终端等表层设防。此刻，，这个老法子全面失效。攻击者能用AI在极短功夫里让恶意代码变异出成千上万种特点，，绕过规定检测；；AI驱动的攻击链，，还能系统性扫描攻击蹊径，，寻找防御盲区、直达主题资产。

    防护人为化，，抗不住高频攻击。当前，，大量政企单元的安全运营，，依然依赖“人海战术”，，耗时久、效能低、容错率低。而AI攻击是高频次、不间断、批量式的，，海量告警能瞬间覆没人为运营系统。安全团队疲于奔命、被动救火，，根正本不及研判和措置异常。

    防护单点化，，挡不下全域攻击。碎片化、拼盘式的安全建设让端点、网络、利用各自为战，，形成严重的“数据孤岛”和“烟囱式防御”。AI攻击高度系统化，，能同时对终端、网络、云平台等发展立体式进攻。一旦单点失守，，由于信息不通、战术不协同，，极易引发“牵一发而动全身”的连锁反映。

    第三个攻防失衡，，是“AI＋”赛道竞速，，攻击者当先。

    Mythos给网络空间投下“深水炸弹”，，全球都垂危补短板、堵缝隙、建防线。列国当局、国际组织抓紧预警、协商洽谈。大模型厂商也试图追赶。5月初，，Open AI推出安全专用大模型GPT 5.5 Cyber，，为防御者提供“AI盾牌”。

    但这场竞速中，，攻击方天然占优。攻击者能利用AI进行大规、低成本试错，，成功一次就达成主张；；而防守方必须稳操胜券，，两全业务不变、合规要求、运营成本，，决策要极其审慎，，迭代相对滞后。上个月，，英国AI安全钻研所指出：顶尖AI模型正急剧进化成“超等黑客”。人类安全专家需20小时实现的复杂内网渗入，，AI模型能独立搞定。更恐怖的是，，这个能力每4个半月就能翻一倍。

    防守方亟需面向将来做出安全新选择，，不然攻防差距会越来越大。

    Part 02  AI时期的产业选择

    失衡催生刚需。伴随数智化规模水涨船高，，实战安全、数据安全、全栈安全三大“刚需”集中发作，，AI将引爆网络安全千亿增量市场。但当前，，中美网络安全产业规模相差高达12倍，，叠加AI时期攻防失衡加剧，，需要高但差距大是客观现实，，防护者不论选择依附提升漏挖能力，，还是选择单纯依附AI原生安全能力都无法拉平失衡。加快网络安全升级，，成为AI时期的必然选择。

    下面，，先说三大安全需要被引爆：

    一是AI缝隙+AI攻击引爆实战需要。国内政企机构对安全的态度普遍是“合规即达标”，，应对攻击的实战能力弱，，表层看是防御伎俩不及，，深层看是短缺系统能力；；系统能力不及的病根，，在于持久“重纸面合规、轻实战匹敌”的认知错位，，安全投入不达标。近年来，，美国民用联邦机构网安预算占IT预算比例始终在15%以上；；而我国这一比例长年低于2%，，甚至不到3.05%的全球均匀水平。政企机构亟需加大安全投入，，全面转向自动防御、纵深防御、动态防御，，提高实战能力。

    二是智能体引爆数据安全需要。AI时期，，好多政企机构对堆集多年、分散遍地的设计图、出产工艺等进行加工处置，，形成高价值、集中化的“精华小数据”。智能体实时衔接这些数据，，不仅创制价值，，也给内外部精准窃取打开方便之门。IDC汇报显示，，到2027年，，45%的企业将选取基于AI的风险合规解决规划，，防备内部或关联第三方的违规行为，，中国数据安全市场投资规模预计达到约205亿人民币。

    三是AI利用引爆全栈安全需要。AI自身安全、场景安全、利用安全、大模型安全、具身智能安全等，，是最具发作力的黄金增长点。

    从底层看，，模型投毒、算法滥用、后门预埋等风险激增；；从场景看，，智能投顾、智慧矿山、智慧医疗等场景，，都存在决策失控、指令劫持、业务篡改等安全隐患；；

    早年沿状态看，，具身智能迎来产业化风口，，人形机械人、智能网联汽车等彻底买通数字和物理世界，，网络攻击会直接引发现实变乱。

    今年1月，，《网络安全法》订正版正式执行，，初次嵌入人为智能安全框架，，拉高了AI安全建设“底线”。

    网络安满是AI时期的基础性产业，，产业规；；岚樗媸腔婺Ｋ谴；；乖げ，，到2030年，，中国数字经济规模将超80万亿元；；智能主题产业规模将达12.6万亿元，，网络安全刻下摆着的是千亿级增量空间。

    但我国网络安全产业还有很长的路要走。IDC预测，，2026年美国网顺产业规模将超1万亿人民币，，占全球网安市场的比例超50%，，而中国网顺产业规模约800亿人民币，，全球市场占比不到4%，，两者相差12倍。

    需要高但差距大是客观现实。那怎么能把失衡差距给拉平？？针对这个问题，，我们内部产生了强烈会商：

    第一，，防护者选择提升漏挖能力拉平失衡，，不现实。

    一是攻防两方模型能力失衡，，先发优势让技术代差持续扩大。攻击者行为不受约束，，全球顶尖大模型想用哪个用哪个；；而防守方选择受限，，出格是中美科技创新领域脱钩断链，，中国防守者自己手里的模型，，短功夫达不到对方的模型能力，，先进模型也会不休迭代，，攻防双方战斗力将持续失衡。

    二是哪怕用一样模型，，分歧水平的人用，，成效差距也是巨大的。国度级攻击者能够举全国之力、全行业之力甚至网络军队，，利用大模型达成主张；；防守方大多是单一企业或机构单打独斗，，即便用了先进模型，，也难以达到一国网军水平，，战斗力远不及攻击方。

    三是哪怕用一样模型，，一样数量的高水平人才，，依然跟不上攻防匹敌节拍。即便攻防两端挖出的缝隙100%一致，，但软件厂商的响应效能远不及漏挖快。数智化系统供给链层级多，，第三方打补丁难度大，，高危安全缝隙均匀修复周期达到72天；；并且，，软件更新1到2周一小版、3到6个月一大版，，旧缝隙没补完，，新缝隙又被不休挖出来。所以，，提升国产大模型挖洞能力，，会降低防护者成本，，但做到零变乱不现实。

    第二，，防护者选择依附AI原生安全能力拉平失衡，，不现实。

    一是AI赋能攻击很单一，，攻击者只有手握顶尖大模型，，再把握指标部门、少量的数据就能成功发起攻击；；AI赋能防护则很难，，由于不知晓攻击者从哪里突破，，所以必须用最好的AI加上最全的数据能力实现美满防护。这在现实中是很难实现的。此刻很少有单元的安全防护能覆盖全数系统和全数数据。

    二是AI赋能攻击用的是正向能力，，逻辑直白，，天生恶意代码、伪造垂钓内容、批量挖掘缝隙，，考模型的数据网络和代码能力，，这是模型的强项，，能力阐扬靠近100%；；AI赋能防护用的是反向能力，，鉴别数据真伪和陆续性挑战巨大，，考模型对指令的研判能力、对善恶的鉴别能力，，这是模型欠缺而人善于的，，能力很难充分阐扬。

    三是AI赋能攻击，，成本低、易假装，，混合性强，，攻击者能借助大模型把真实攻击，，轻松混合在海量垃圾流量中，，技术门槛低、算力成本低，，但成功率很高；；AI赋能防守要在“云网端”全链路中对海量混合流量进行全量抓取和解密，，耗时长、成本高。所以仅依附AI原生能力匹敌AI攻击，，只会事倍功半。

    基于这两条“不现实”，，我们最终形成一条共识：

    在现有前提下，，防护者加快网络安全升级，，追平攻防失衡差距，，是AI时期的必然选择。

    Part 03 AI时期的安全升级

    AI时期的安全问题是复杂问题，，要求安全能力无缝覆盖数智化盲区；；AI时期的威胁后果极其严重，，必要 “首席安全公司”对安全兜底，，确！傲惚渎摇；；AI时期的安全升级不是推倒重来，，要锚定攻防性质，，把自主、自适应、自成长的内生安全能力最大化。为此，，建设“三位一体”的内生安全一体化纵深防御系统，，是AI时期网络安全升级的必然之路。

    具体若何行动？？我们先看看派拓今年的几个关键作为：

    1月，，收购一家云原生可观测平台公司，，补齐云和AI环境的实时可视化能力；；

    4月，，收购Koi，，初次界说“智能体端点安全”新类别；；

    5月，，依附CyberArk颁布身份安全平台，，专管AI代理身份；；

    同月29日，，收购AI网关龙头Portkey，，实时阻断恶意AI行为，，市值当天飙升9.28%。

    这些作为传递了三个明确结论：

    一是AI时期的安全问题是复杂问题。用单一工具鉴别、阻断攻击的时期从前了，，此刻必要齐全的、一体化的安整个系，，无缝覆盖蕴含AI在内的所罕见智化盲区，，实现纵深防御。

    二是AI时期的威胁后果极其严重。关基出问题风险国度安全、社会不变；；具身智能被攻击威胁人身财富安全；；智能工厂被入侵冲击安全出产，，并且此刻网络攻击事务从偶发造成频发，，必须礼聘“首席安全公司”进行安全兜底，，从设计、建设到运营一管到底，，确！傲惚渎摇。

    三是AI时期的安全升级不是推倒重来，，而是锚定攻防性质，，循序渐进、持续刷新，，把内生安全自主、自适应、自成长的能力个性在AI时期最大化。

    这三条结论清澈了，，安全怎么做也就清澈了。为援手政企机构跑赢安全攻防赛，，AB钱包在内生安全理念指引下，，把堆集多年的知识、经验、技术，，炼成了“三位一体”的纵深防御，，“三位一体”指的是低位安全能力、中位安全能力、高位安全能力，，协同联动的一体化安整个系：

    低位是全栈AI化的安全产品，，掌管执行，，是“肌肉”和“手脚”；；

    中位是智能体，，掌管运营、指挥、调度，，是“神经”和“躯干”；；

    高位是大模型底座，，掌管谍报共享和决策，，是“智慧”和“大脑”。

    内生安全的纵深防御系统，，类比来说，，就像我国的社会治安综合治理系统。

    中国成为世界上最安全的国度之一，，离不开这个纵横交错、网格化的防御系统：

    第一层整体管控，，是公检法司干警等力量，，守护社会晤整体治安；；

    第二层指标管控，，精确定位到居委会、物业保安、门商标，，甚至连水、电、煤气的用量都是防线的一环；；

    第三层天堑管控，，在机场、火车站、地铁口，，设安检卡口；；

    第四层全域感知，，蕴含遍布大街小巷的摄像头、Wi-Fi、学堂门口掌管观察学生感情的教员、“向阳人民”等等。

    每一层的各个环节，，不掌管直接处置异常事务，，只掌管发现异常，，顿时报警。一有警情，，指挥中心急剧研判，，迅速出警。这种分工有责、协同联动，，从人民人民的汪洋大海中成长出来的安全能力，，给违法犯罪状为布下“天罗地网”。

    下面，，我从“三位一体”的落地角度，，来说说AI时期的安全升级具体怎么做：

    第一，，升级低位能力：用全栈AI化刷新产品，，让安全工具“好用、管用”，，实现价值重塑。

    AI刷新下，，安全产品成了工具。智能体通过MCP接口、Skills等挪用工具，，掌管的是运营组织，，真正执行工作的是安全产品。

    从前，，安全产品好不好，，很难被感知，，因而拼参数、拼廉价，，什么便宜用什么。智能体让工具价值显性化，，产品好不好，，连上AI一用便知。而劣质产品可能压根挪用不了，，数据收不上来，，在系统里就像“僵尸”工具，，无法被一体化。AI时期，，安全看得是成效，，各人会更愿意为高水平、可能一体化的安全产品买单。

    为维持产品在AI时期持续当先，，我们推动了研发范式的系统性刷新。传统研发是“手工作坊”，，从需要、设计、编码再到测试全靠人力，，研发质量取决于人的状态。新研发流程下，，大模型自主实现“端到端”交付，，从需要结构化解析、代码自动天生，，到测试用例全覆盖、部署环境一致性，，都由模型在可控逻辑下实现！靶枰д妗薄吧杓莆蟛睢薄安馐悦で薄盎肪巢罹唷钡榷狭汛怀沟捉獬。目前，，AB钱包AI能力已全面赋能天眼、椒图、天擎、渗入测试、代码安全、数管平台等全系列主流产品，，安全成效和效能显著提升。

    低位安全工具，，在“三位一体”中表演关键角色，，数量和品类必须布防到位、确保防护无死角。从客户近况看，，没有安全设备管控的盲区，，比例很高，，把这些盲区补足，，会引发安全市场大规模扩容，，我估计，，能达到10倍级，，安全产业风口将再次到来。

    第二，，升级中位能力：全面升级安全能力，，落地“4+1”实战化安全运营中心，，提升系统安全韧性。

    “4+1”是整个中位能力的主题支持，，也是AI对安全赋能最大的环节。

    “4+1”的“4”蕴含：

    威胁匹敌中心，，依附告警研判、事务调查、响应措置等智能体，，实现自动过滤误报、重建攻击链、迅速执行隔离封禁等工作，，实时匹敌攻击，，越匹敌，，越智能。

    资产安全中心，，覆盖内网、云、IoT、智能体等全类型资产，，依附AI从攻击者视角排查露出面，，重点监测智能体权限、指令执行等高危行为，，让安全从“过后响应”走向“事前解除”。

    接见安全中心，，以身份为新天堑，，落地“零信赖”，，把正本分散割裂的终端、准入、天堑管控，，整合进统一接见安全总控台，，每次接见要求，，都综合思考设备、地位、行为基线等多维属性持续动态授权，，同时管好人和智能体。

    利用安全中心，，萦绕业务利用汇聚资产、缝隙、行为三类数据，，将AI嵌入API接口、参数配置等资产风险鉴别中；；嵌入缝隙挖掘、代码审计中；；嵌入用户、账号、权限接见的行为分析中，，抓实开发、上线、测试、；；に拇蠡方，，实现上线即安全。

    “4+1”的“1”是研判指挥中心。两全全域态势、汇总各方谍报、把控匹敌节拍，，向上承接模型智能研判了局，，向下调度各单元发展攻防匹敌，，让安全能力“握指成拳”，，确保风险看得见、判得准，，能力调得动、防得住。

    随着数智化发展，，“4+1”的能力会动态扩充。扩充方式是专项工程。好比我国“集中力量办大事”，，只靠各部委单独干不够，，要立专项、建委员会、设联席会议机制等等。原有中位能力承担不了的安全问题，，就通过安全专项补充，，每扩充一个专项，，“4+1”的能力就增长一分。

    拿信创来说，，我们正安身“4+1”扩大信创安全专项，，以高水安全全能力推动“好用工程”。信创解决“谁在掌控系统”，，解决不了“系统是否安全”。目前，，Mythos已经挖出不少Linux的老缝隙，，而国产操作系统普遍基于Linux构建，，风险凸起。AB钱包深度融入中国电子先进推算产业系统，，争当信创安全“主力军”。面对眼下的火急需要，，我们正不休扩大信创安全产品利用“试验田”，，重点防好智能体自动化挖洞、批量化利用、链式化入侵等威胁，，助力实现信创代替与安全加固并举。

    第三，，升级高位能力：全维度威胁谍报采集分析，，以实战淬炼安全能力，，为攻防匹敌“出建议、做决策”。

    看得见，，才守得；；数据全，，才决策准；；实战多，，能力力强。高位是“三位一体”的大脑，，必要用海量高质量、多源异构的安全数据去训练。

    AB钱包自研的工业级安全垂直大模型，，将与基础大模型合作，，阐扬安全专属数据体量大、实战语料新。我们安全产品覆盖面广，，占有万亿级安全专属数据语料库，，终端安全陆续领跑行业，，多项主题安全市场份额全国第一；；我们威胁谍报与时俱进，，APT攻击发现能力进入全球第一堡垒，，持续跟踪全球66个APT组织，，有大量实战化、鲜活的一线语料，，为智能研判、威胁预判提供了坚实的数据支持。

    我们将依附顶级攻防能力、全场景靶场平台、AI安全主题技术，，结合政产学研用多方力量，，共同建设国度级AI攻防实战尝试室和“AI安全创新结合体”，，为AB钱包安全大模型能力迭代创制前提。

    国度级AI攻防实战尝试室，，“以战验防、以练强能、以测促改”，，支持智能体攻防匹敌、大模型安全测试、具身智能攻防、红蓝匹敌演练等全场景工作，，能让AI安全能力在最靠近真实的匹敌环境中不休进化。

    “AI安全创新结合体”，，通过机制共建、能力共享，，破解政企机构安全“大拼盘”近况，，让安全走向一体化、实战化，，确保责任有人兜底；；通过与大模型结合攻关，，创新聚焦AI场景的安全，，形成“科研—实战—迭代—推广”的正向循环；；通过深入校企协同，，共建AI安全尝试室和实训基地，，强化青少年人才储蓄，，打造拥有新思想、新实际的AI安全人才行列；；通过共研AI安全尺度，，推进AI产品先测试、后上线成为行业共识，，把AI安全从“吞吐概念”变为“刚性标尺”，，打好“零变乱”基础。

    各位辅导、专家、行业同仁们：

    当前，，攻击伎俩在变、防护主体在变、安全天堑在变，，唯一不变的是网络安全的攻防性质，，防御系统必须随之进化。

    AI时期，，攻防先行。AB钱包愿与各界同仁一道，，以攻防淬炼安全能力，，以安全助力AI远航，，为中国式现代化筑牢网络空间安全樊篱！感激各人！