近年來，我國陸續(xù)頒布《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護條例》等法律法規(guī)，為網(wǎng)絡(luò)安全保障體系建設(shè)提供了根本遵循。證券行業(yè)監(jiān)管部門出臺《證券期貨業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護基本要求》等規(guī)范，形成覆蓋全面的行業(yè)安全標準體系。這些規(guī)定不僅明確了證券機構(gòu)的安全責任，更從技術(shù)標準、管理要求和應(yīng)急處置等維度推動行業(yè)向標準化、精細化發(fā)展。作為國家金融體系的重要組成部分，證券機構(gòu)肩負保障業(yè)務(wù)連續(xù)穩(wěn)定、維護客戶權(quán)益、防范數(shù)據(jù)泄露等重任。近年來人工智能技術(shù)的興起帶來了新的可能性，正深刻變革網(wǎng)絡(luò)安全運營模式。構(gòu)建智慧化網(wǎng)絡(luò)安全運營體系已成為行業(yè)履行法定義務(wù)、筑牢金融安全屏障的必然選擇。
中郵證券積極響應(yīng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型要求，將AI大模型技術(shù)與安全運營深度融合，系統(tǒng)推進“融合AI大模型技術(shù)的態(tài)勢感知智能運營平臺”建設(shè)，在智慧安全運營領(lǐng)域開展前瞻性實踐。
該平臺通過深度集成AI能力，構(gòu)建了與證券業(yè)務(wù)高度適配的智能安全運營體系。在數(shù)據(jù)層，建立統(tǒng)一采集預(yù)處理管道，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合治理，并依托流式關(guān)聯(lián)分析引擎完成跨維度實時關(guān)聯(lián)；在分析層，利用大模型解析非結(jié)構(gòu)化日志（如安全告警描述），結(jié)合深度學習算法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)行為基線，顯著提升威脅識別精度；在應(yīng)用層，創(chuàng)新人機協(xié)同機制，支持運營人員通過自然語言交互實時獲取處置建議，推動安全運營從“報表驅(qū)動”向“對話驅(qū)動”升級。
針對安全運維人力成本高、工作強度大的挑戰(zhàn)，平臺以“發(fā)現(xiàn)—研判—處置—進化”為主線，構(gòu)建閉環(huán)管理體系。通過大模型對多源數(shù)據(jù)的語義級關(guān)聯(lián)分析，精準識別隱蔽威脅（如內(nèi)部異常行為），使安全告警總量減少60%；基于歷史誤報樣本的強化學習算法動態(tài)優(yōu)化檢測規(guī)則，誤報率下降90%；依托標準化API對接防火墻、EDR等設(shè)備，實現(xiàn)核心系統(tǒng)外的安全事件自動響應(yīng)，平均威脅處置時間從小時級縮短至分鐘級。
平臺深度融合智能關(guān)聯(lián)分析、調(diào)查研判、響應(yīng)處置等模塊，形成對新型威脅的自適應(yīng)能力。在智能關(guān)聯(lián)分析中，基于深度學習的異常檢測算法建立動態(tài)行為基線，有效發(fā)現(xiàn)變種攻擊；在調(diào)查研判環(huán)節(jié)，安全人員通過自然語言指令（如“調(diào)查某主機勒索軟件風險”）觸發(fā)系統(tǒng)自動提取證據(jù)鏈，效率提升3倍；在響應(yīng)處置環(huán)節(jié)，針對辦公系統(tǒng)設(shè)置自動化劇本執(zhí)行，涉及交易系統(tǒng)、客戶數(shù)據(jù)的操作均需人工復(fù)核，確保符合金融行業(yè)安全規(guī)范。
平臺實現(xiàn)與現(xiàn)有安全系統(tǒng)的無縫集成，構(gòu)建覆蓋終端、網(wǎng)絡(luò)與邊界的一體化協(xié)同防御體系。通過標準化API接口貫通數(shù)據(jù)流與指令流，既提升防護效率，又降低運營復(fù)雜度。多視角可視化大屏支持按角色、資產(chǎn)、威脅類型動態(tài)呈現(xiàn)安全態(tài)勢，為管理決策提供精準支撐。
平臺建設(shè)堅持“統(tǒng)籌規(guī)劃、分步實施、業(yè)務(wù)驅(qū)動、技術(shù)賦能”原則，由公司領(lǐng)導牽頭專項工作組推進。在深度挖掘AI大模型應(yīng)用的同時，通過全面梳理網(wǎng)絡(luò)流量、安全日志等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立標準化數(shù)據(jù)治理體系，為智能分析夯實基礎(chǔ)。
中郵證券的探索證明，AI大模型技術(shù)必須與行業(yè)知識深度結(jié)合，方能釋放真正價值。我們將大模型重點應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析環(huán)節(jié)，行為建模等核心能力依托專用算法實現(xiàn)，既避免技術(shù)泛化風險，又確保符合金融行業(yè)對安全操作的嚴苛要求。未來，公司將持續(xù)深化AI技術(shù)應(yīng)用，持續(xù)探索智能安全運營新模式。
（作者：于曉軍 馬永泉 趙文周 方仲秋，中郵證券有限責任公司）
