DeepSeek会重塑网络安全行业吗？

原创安全419 2025-02-25 19:02 北京

在这场革命中，我们以为自己是革命者，但是也有可能我们是被革的那个。

“在这场革命中，我们以为自己是革命者，但是也有可能我们是被革的那个。”在近日一场主流网络安全企业举办的关于人工智能与网络安全行业发展的沙龙的讨论现场，与会的一位网安企业负责人这样说道。

如果说大家觉得人工智能大模型在去年的时候还高高在上、遥不可及的话，一个春节的时间DeepSeek如汹涌浪潮袭来引发的巨大海啸，让所有人都不得不面对大模型即将带来的这一场巨大变革。但是，与会的绝大多数网安企业负责人都持悲观的态度，这让安全419感到意外。一位参会者表示：任何巨大的变革都将带来一个全新的大局面，未来也会有很多人因此受益；但是往往享受变革红利的人是一个时间段之后的那批人，而并非变革过程中的这些人，而现在的我们更有可能成为变革过程中的牺牲者——当变革的浪潮席卷而来的时候，我们是否会成为被淘汰的那一批？

赛博英杰和正奇学苑创始人谭晓生在活动上明确表示：人工智能大模型的快速发展，特别是DeepSeek的异军突起，让AI落地行业应用变得更加可能且开始加速，这对于网络安全行业的重构是一个巨大的机会。中国网络安全产业长期受困于“合规驱动”的被动模式，传统安全厂商依赖规则引擎和特征库的防御体系难以应对日益复杂的网络攻击。行业数据显示，威胁检出率低、误报率高、安全人才缺口大等问题，迫使大量企业转向低效的合规市场“躺平”。DeepSeek等大模型的崛起，正通过AI驱动的效率革命打破这一僵局——其自监督学习、实时流量分析、威胁预测等能力，正在重塑行业底层逻辑。

技术重构：从“人力密集型”到“AI驱动型”

有数据显示，通过构建动态行为基线，结合全球威胁情报，其检测模型可将误报率降低30%-50%，同时实现攻击特征的自动更新；在态势感知、代码审计等细分领域，大模型通过NLP解析恶意代码结构、生成修复建议，将原本需要高级安全专家参与的漏洞分析流程缩短60%。可预见到的是，以往靠人海战术来服务客户的模式将最先受到大模型带来的巨大冲击，而行业中大多数依靠安全服务为主营业务的企业，势必面临巨大的生存挑战。

产业格局的重塑：集成化与两极分化

传统网络安全市场，因为技术流派众多，存在大量的细分领域，网络安全产品的品类也非常“碎片化”。但是未来安全运营平台通过集成AI能力，可覆盖威胁探测、分析、防御全链条，减少企业对多套独立系统的依赖。传统安全厂商若无法快速适配AI技术，可能被具备大规模研发能力的头部企业挤压生存空间。

但另外也有数据表明，2024年全球AI安全初创企业融资额同比增长210%，这意味着基于大模型的轻量化安全工具如自动化渗透测试平台却成为投资热点。墨云科技相关负责人就表示，在评估大模型对墨云当前自动化渗透测试产品的影响的时候，他们发现就当前而言大模型如果要实现自动化渗透的高度智能化还并不具备如工具、技能等最核心的支柱能力，这也是墨云的核心能力，所以并不会那么快就被AI所替代。

争议与挑战：理想与现实的碰撞

尽管DeepSeek展现了它强大的技术潜力，但行业内对AI落地的质疑依然存在。现场有企业代表就表示：网络安全需求往往跟随应用场景迭代。当前大模型重构的是底层基础设施，而安全需求的重构可能需要滞后1-2个技术周期，导致企业面临“超前投入”的风险，这在行业整体大环境不太好的时候对于企业而言是一个巨大的成本负担。“客户还是那些需求，但是我们要加大对AI的投入，客户并不会因此多买单，但是我成本却增加了很多”，一位企业代表表示道。

积极拥抱AI，做不被淘汰那一个

“虽然大家情绪上表现出很多悲观，但是我们依然还是要不得不面对现实，逃避是不能解决问题的，我们只有积极拥抱AI，尽可能找到适合我们发展的道路，未来才能求得持续的发展”，谭晓生说道：“只有保证能留在牌桌上，未来才有得玩。”

虽然目前AI大模型在网络安全行业的落地应用还面临巨大的挑战，但是很多企业也已经开始进行了尝试。比如参会某企业就表示已经开始利用大模型打造能够提升客户体验的产品或功能，比如利用DeepSeek带来的智能客服这样的场景，一方面可以帮助用户快速获取到使用过程中的帮助和支持，显著降低客户售后支持上的成本，同时厂家的产品团队也能够通过大量客户咨询反馈不断优化产品功能，打造更满足客户使用场景的产品。主打RASP产品“靖云甲”的边界无限目前也已接入了DeepSeek满血版，实测客户场景下通过大模型技术让真实威胁的判断的过程可以实现“一键检出”，相对以往效率获得了质的飞跃。

一个参会的初创安全公司分享的经验也给了我们一些积极的信号——对于一家创业型的网络安全公司而言，研发的投入占据了公司成本很大一部分。但是利用大模型，这家公司几乎已经不需要招聘大量的普通研发人员——核心技术人员把控研发方向和需求，代码的输出依靠大模型完成，最后完成精细化调整几乎就可以完成整个产品的研发过程，成为可以交付客户的产品。目前这家“小而美”的初创安全公司在新加坡仅仅以一个很小的团队规模，迅速地切入了行业并健康运转起来。所以，某种意义上来讲大模型的大规模应用对于创业企业而言也许是友好的，可以有效帮助企业在创业过程中“减负”。