在國家全面推動“人工智能+”和能源行業高質量發展的戰略背景下，AI如何賦能傳統安全體系成了企業在數智化道路發展的“必選項”。當前，傳統網絡安全體系在日益復雜的威脅環境下正面臨嚴峻考驗。一個中等規模的企業網絡每日常需處理數千條疑似攻擊告警，然而其中大量屬于誤報或低風險行為，使得安全團隊深陷“警報疲勞”。與此同時，安全專業人才的持續短缺導致告警響應遲滯，真實攻擊極易被淹沒于噪聲之中。更為棘手的是，系統深層的邏輯漏洞與供應鏈隱患往往難以通過流量特征被直接捕捉，而高級持續性威脅（APT）等攻擊手段在常規安全檢測中近乎“隱形”。這些挑戰共同導致傳統防護體系陷入“可見性不足、響應能力滯后、深層風險失控”的被動局面。

近日，中石油數智研究院與深信服科技基于昆侖大模型深度共研網絡安全垂域能力，成功構建了能源化工行業首套行業垂域安全大模型。此舉不僅標志著昆侖大模型可以賦能傳統網絡安全體系，更意味著中國石油在數智化進程中，首次系統性地解決了AI應用與安全防護一體化的業界難題，為行業打造了“AI向實”的安全范本，有效解決了安全專業人員稀缺、系統深層漏洞隱蔽、高級攻擊手段難感知的三大挑戰。

此次共創實踐，使得昆侖大模型化身7×24小時在線的虛擬安全專家，實現了智能運營減負、全流量細粒度檢測、業務自適應防護、AI智能研判等核心能力，威脅狩獵效率提升5倍以上。

智能運營減負—— 自動分析，釋放人力。自動完成90%重復性分析工作，內置專家模型賦能團隊成長，讓安全人員聚焦高階威脅，實現7×24小時無間斷值守，推動運營模式從“人力疲勞”轉向“高效協同”。

全流量細粒度檢測—— 全網可視，滴水不漏。對全網業務流量進行深度解析與多維特征提取，實時捕捉異常通信與隱蔽攻擊，實現100%流量覆蓋與威脅全發現，筑牢“數字邊防”。

業務自適應防護——業務上線，安全同步。新業務上線后自動學習生成專屬安全基線，主動識別越權訪問、流程繞過等業務層風險，實現“業務上線，安全同步”，杜絕系統“帶病運行”。

AI智能研判—— 秒級診斷，精準決策。自動完成告警關聯、攻擊鏈還原與影響評估，將傳統數小時的人工研判壓縮至分鐘級，大幅提升研判精度與效率，顯著降低誤報漏報。

垂域安全模型的研發將“智能大腦”的分析、決策與檢測能力，注入到企業原有的安全防護血脈中。昆侖大模型憑借其強大的自然語言理解、關聯分析和態勢推演能力，能夠對海量、異構、碎片化的安全數據與日志進行深度智能處理，將傳統安全運維從依賴專家經驗的“人力密集”模式，升級為數據與知識驅動的“智能協同”模式。它使得全網威脅的可見性、可解釋性極大提升，讓隱匿的高級威脅無所遁形；同時，通過數智化決策支持，將安全人員從重復性工作中解放出來，聚焦于戰略研判與攻防對抗，實現了安全運營效能的跨越式提升。

此次成功共創實踐，不僅是單一技術的突破，更代表了一種先進的“AI安全觀”在能源行業的落地。中石油數智研究院與深信服聯合打造的垂域安全大模型，是能源化工行業首個基于行業安全大模型標桿實踐，更是大模型時代央企網絡安全建設的示范樣本。當能源行業加速擁抱“人工智能+”，中國石油用實踐證明——只有將智能安全能力深度融入數字化轉型的每一步，才能為勘探開發、生產運營等核心業務筑牢可信可控的數字防線，為行業智能化轉型樹立可信可控的新標桿。