Check Point：AI加速融合，企業(yè)安全邊界亟待重構(gòu)
2025 年 8 月，我國《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》正式印發(fā)，該文件提出要在制造、醫(yī)療、教育、金融等重點行業(yè)大力推動人工智能與實體經(jīng)濟深度融合。文件同時指出，到 2027 年，我國“智能終端產(chǎn)品”普及率要突破 70%，到 2030 年則要超過 90%，智能化服務(wù)將全面覆蓋公眾生活、企業(yè)運營與城市治理。
在“人工智能+”成為國家級戰(zhàn)略的當(dāng)下，AI 的普及無疑將深刻改變每一個人的工作、學(xué)習(xí)與生活方式。但與此同時，它也正以前所未有的方式重塑網(wǎng)絡(luò)安全格局。正如網(wǎng)絡(luò)安全廠商 Check Point 所指出的：AI 帶來便捷的同時，也正在催生新一代數(shù)字威脅，企業(yè)安全防線必須隨之進化。
AI雙刃劍：效率躍升背后的風(fēng)險上升
生成式 AI 已不再局限于對話生成與圖像合成，它正加速進入政務(wù)自動化、智能工廠、臨床輔助決策、金融風(fēng)控等關(guān)鍵行業(yè)。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI 診斷系統(tǒng)可以大幅提升醫(yī)生的處理效率；在制造場景中，AI 模型正驅(qū)動設(shè)備預(yù)測性維護與工藝優(yōu)化。
然而，在這些令人振奮的落地案例背后，AI 同樣被黑客武器化，衍生出新的攻擊手段。例如：
·釣魚郵件“深偽化”：攻擊者利用 AI 自動生成語義自然、風(fēng)格仿真的釣魚郵件，突破傳統(tǒng)防御模型；
·AI 模型投毒：惡意樣本在訓(xùn)練階段被注入模型，使其在關(guān)鍵場景中輸出錯誤判斷；
·AI 自動化攻擊鏈：結(jié)合 AI 自動化與漏洞掃描、滲透測試、社交工程，黑客可以大幅壓縮攻擊時間窗口。
Check Point Research 發(fā)布的《2025 年第一季度威脅態(tài)勢報告》指出，全球每個機構(gòu)每周平均遭受的網(wǎng)絡(luò)攻擊次數(shù)已達到 1,925 次，較上一季度環(huán)比增長47%，顯示出攻擊強度的顯著上升趨勢。盡管目前針對 AI 驅(qū)動攻擊的全球量化數(shù)據(jù)仍在積累中，但業(yè)內(nèi)普遍共識認(rèn)為，AI 工具已被越來越多的攻擊者用于加速攻擊流程、生成深度偽造內(nèi)容、繞過傳統(tǒng)檢測機制，成為網(wǎng)絡(luò)安全新的威脅變量。
主動防御構(gòu)建企業(yè)安全邊界
“AI 與智能設(shè)備不斷滲透各行各業(yè)，這在提升效率的同時，也擴大企業(yè)潛在受攻擊面。” Check Point 公司中國區(qū)技術(shù)總監(jiān)王躍霖指出，企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，是如何在攻擊發(fā)生“第一秒”就做出判斷與阻斷，尤其是針對尚未披露的零日攻擊。“Check Point 的 ThreatCloud AI 在全球范圍內(nèi)實時匯聚數(shù)百萬級別的端點遙測數(shù)據(jù)，通過持續(xù)訓(xùn)練與模型優(yōu)化，具備極強的零日檢測與響應(yīng)能力。很多攻擊在被公開前，我們已經(jīng)在客戶環(huán)境中實現(xiàn)了預(yù)判并自動攔截。”
王躍霖進一步強調(diào)，這一能力的落地依托于 Check Point 構(gòu)建的 Infinity 架構(gòu)——一個整合防火墻、終端、云安全與SOC的統(tǒng)一平臺。“我們不再依賴人手去‘分析威脅’，而是依靠平臺聯(lián)動與 AI 自動判斷，實現(xiàn)快速響應(yīng)與閉環(huán)處置。” 王躍霖表示：這種以 AI 驅(qū)動的全面防御體系，不僅適用于技術(shù)儲備深厚的企業(yè)，也適合制造、醫(yī)療等正在積極落實數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)行業(yè)。
結(jié)語：不只是技術(shù)競賽，更是信任建設(shè)
AI 普及已是不可逆的趨勢，但安全始終是信任的基礎(chǔ)。無論是個人的智能助手，還是企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)，一旦失守，都會帶來實質(zhì)性經(jīng)濟與社會影響。在這個大趨勢下，Check Point 所倡導(dǎo)的“防御為先”理念結(jié)合領(lǐng)先的解決方案能夠幫助用戶構(gòu)建一個能夠預(yù)防威脅、實時響應(yīng)、持續(xù)演進的安全生態(tài)系統(tǒng)。
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