AI安全行业分析报告

一、AI安全行业发展背景和现状



AI安全是多学科领域技术的有机结合，它是智能、实时信息系统、网络安全、数据智能和机器学习等技术的结合体。虽然AI安全技术已经有了很大的发展，但大多数技术仍处于实验室试验阶段，而实际的实施比较停滞。

现行的数据安全技术已无法满足当今技术发展的需求，随着数字社会的发展，各类信息系统设备不断改进，网络系统变得越来越复杂、大规模，传统的数据安全方法面临着着性能的严重瓶颈，具有日益明显的缺陷，危及信息安全系统的安全性和可用性。

针对特定的安全环境，AI安全技术能够以可预见的方式提供更强大的安全能力，比如物联网检测技术可以通过AI系统实现更加精准可靠的状态检测，从而提升系统性能和安全性。

二、AI安全行业发展的重点

（1）AI安全技术与大数据结合发展

AI安全技术与大数据技术互为补充，两种技术可以相互结合发挥叠加效应，形成具有较高灵活性和实施的安全防护技术。大数据分析可以帮助及时发现攻击行为，将攻击行为的规律性及动态关联性快速、准确地发现，使AI安全技术能够准确、及时地实现安全保障。

（2）AI安全技术在防火墙、IDS/IPS的应用

AI安全技术具有灵活性、适应性和可操作性，在实践应用中，可以用来提升传统的防火墙和IDS / IPS的安全性和灵活性。AI安全技术所构建的系统，通过对攻击行为的学习分析，构建并更新防火墙规则，迅速响应攻击行为，实现及时发现、快速阻止，以及有效应对不断变化的安全攻击行为。

（3）AI安全技术在访问安全管理的应用

AI安全技术也可以将用户访问权限自动检测、自动识别。通过AI技术，可以实时加以审计、访问控制和数据安全管理等各项管理机制。AI安全技术可以提高访问控制的精细化、合规性和可逆性，让用户的访问管理更加灵活、准确、实时、有效。

三、AI安全行业发展的挑战与机会

（1）挑战

（a）AI安全技术能力水平缺乏保障

目前，大多数AI安全技术仍处于实验室层面，对实际应用的能力、可靠性及可控性等水平没有较强的保障力度，尤其是由于安全环境较为复杂的行业场景，把握AI安全技术的平衡性更为重要。

（b）AI安全技术对数据需求量较大

AI安全技术是根据数据的输入，来实现安全对象的自动识别和行为预测，大量的安全数据需求是AI安全发展的必要条件，但是，由于动态性和复杂性，很难积累和持续收集