《AI赋能主动防御技术应用指南（2025版）》围绕AI赋能主动防御技术，系统梳理其发展背景、核心能力、实践路径等，为行业提供全面指引。

背景上，数字经济下网络威胁更隐蔽智能，传统被动防御失效，国内法规对安全防护要求提高，AI技术，尤其是大模型与智能体技术，推动安全防护向主动预判、动态防御升级。

核心能力涵盖五大类：智能动态与欺骗防御通过动态变换环境、部署诱饵应对攻击；智能感知与威胁预警借助AI实现威胁预测、异常检测等；智能关联分析整合数据挖掘威胁；智能决策与自动化响应缩短响应时间；AI对抗防御保障AI系统自身安全。技术框架分基础、数据、AI、应用层，工作流程形成“感知 - 分析 - 决策 - 行动 - 学习”闭环，关键技术包括大数据分析、大语言模型等。

治理框架参考国际主流框架，从确立治理愿景、建设能力中心、推动安全左移、加强人才培养四方面制定策略，并构建多维度量化评估体系。

国内外市场方面，国外技术成熟，向大模型融合等方向发展；国内处于成长期，需求增长，厂商积极布局，在告警降噪等方面成效显著，但存在数据治理、人才稀缺等挑战。

实践指南设计成熟度模型六大维度，将成熟度分五阶段，给出各阶段实施路径，还解答了平台建设、部署模式选择等常见问题。

大模型安全防护构建多层面风险模型与防护框架，针对提示词注入等风险提出防护策略。

典型应用场景有智能威胁预测、行为异常检测等七类，通过AI解决传统防御痛点。优秀案例展示了不同厂商方案在车企、集团企业等场景的应用成效。

国内厂商推荐基于多维度标准，推荐绿盟科技、奇安信等厂商，介绍其产品与优势，还提及其他特色厂商。

未来，国内AI赋能主动防御将全面AI化，但面临数据、工程化等挑战，需突破瓶颈以构建自我进化的主动防御体系。

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