媒体声音 | 后DeepSeek时代，，，凯发k8的“安”全攻略与“变”革之路
宣布时间 2025-03-13“让每一句人机对话都清静可信，，，让每一次智能交互都危害可控——这是属于AI时代的清静允许。。。。。。。 。 —— 凯发k8”
克日，，，ITPUB独家对话凯发k8集团副总裁、焦点研究院院长周涛，，，就国产AI大模子DeepSeek的手艺立异、行业影响及凯发k8的战略结构举行了深入探讨。。。。。。。 。
AI与网络清静的融合，，，一直是行业关注的焦点。。。。。。。 。从早期简朴的算法应用，，，到现在大模子深度介入清静防护的各个环节，，，每一步都承载着提升网络清静水平、应对日益重大网络威胁的期望。。。。。。。 。DeepSeek的泛起，，，无疑为这一融合历程注入了新的活力，，，也带来了诸多新的思索与挑战。。。。。。。 。
作为海内周全接入DeepSeek的头部网安厂商，，，凯发k8在一个月内一连推出了大模子应用清静产品“新三件套”、大模子应用清静效劳组合，，，以及《大模子深度应用清静基座》系列白皮书。。。。。。。 。借力DeepSeek，，，凯发k8掀起了一场效率革命：威胁检测从人工剖析的小时级压缩至分钟级，，，误差修复周期从30天缩至7天，，，90%高频攻击实现30秒自动闭环。。。。。。。 。
在这场AI与网络清静的深度碰撞中，，，凯发k8事实怎样突破模子适配、数据隐私、攻击防御的多重桎梏?又将怎样界说“后DeepSeek时代”的攻防规则?带着这些疑问，，，ITPUB独家对话凯发k8集团副总裁、焦点研究院院长周涛，，，就国产AI大模子DeepSeek的手艺立异、行业影响及凯发k8的战略结构举行了深入探讨。。。。。。。 。
DeepSeek接入背后的战略考量
? 问题1：DeepSeek作为新一代开源AI大模子，，，您以为它在手艺上有哪些立异和突破?
DeepSeek在手艺上的突破，，，主要体现在通过算法架构和训练框架层面的立异，，，实现了极致的训练本钱优化，，，同时又实现了与领先闭源模子相匹敌的性能。。。。。。。 。详细来讲，，，算法架构上的立异包括多头潜在注重力(MLA)、立异的MOE框架DeepSeekMoE、多标记展望(MTP)等，，，训练框架上的立异包括双向流水线调理战略(DualPipe)、跨节点all-to-all通讯优化、对FP8混淆精度训练的优化等。。。。。。。 。
? 问题2：目今头部网安厂商纷纷接入DeepSeek，，，您以为这是行业手艺升级的必定选择，，，照旧保存一定“跟风”因素?怎样平衡手艺探索与商业化落地的关系?
一、是否保存“跟风”因素
关于DeepSeek，，，我们以为，，，这绝对不可“跟风”或只是“蹭”看法，，，而是要真正“冲”上去，，，真正的做到产品、效劳、计划等，，，现在整个网络清静工业面临着“跟不上DeepSeek”就会被镌汰的生死时势，，，一场新战事已经吹号。。。。。。。 。
由于DeepSeek一来，，，大模子会把所有的应用形态重洗一遍，，，对外应用效劳形态焦点酿成自主界说的功效，，，未来营业焦点逻辑也酿成一个大模子，，，这个洗濯历程，，，险些全行业或都将通过DeepSeek重构一遍，，，而大模子应用清静的新赛道也就应运而生了。。。。。。。 。
二、关于平衡手艺探索与商业化落地的关系
我以为，，，DeepSeek将重构网络工业名堂，，，短期面临本钱压力与市场替换，，，中恒久则有望通过功效升级开发显著增量空间，，，手艺价值驱动增添潜力可期。。。。。。。 。
DeepSeek对网络清静工业主要影响在于重组本钱，，，企业需投入资金举行手艺升级与系统调解，，，形成直接经济肩负。。。。。。。 。以凯发k8为例，，，凯发k8产品重构，，，一方面具有“强化”作用，，，另一方面会将所有产品找出对应大模子应用清静产品，，，好比态势感知会酿成什么样、数据清静会酿成什么样，，，这个历程需要超高的研发投入。。。。。。。 。
另外一个就是大模子应用所爆发清静需求，，，它具有和网络清静和系统清静融合性的属性，，，其衍生的产品(如大模子评估系统、MAF)将逐步替换古板清静工具(如误差扫描产品、WAF)，，，形成自然的市场迭代，，，这一历程将部分侵蚀原有网络清静市场，，，但融合手艺的功效扩展性使其具备更高价值孝顺。。。。。。。 。
只管经济形势和客户预算可能限制现实增添(如预算缺乏迫使企业压缩本钱)，，，但大模子清静手艺因其逾越古板功效的价值，，，仍有望推动20%-50%的市场增量。。。。。。。 。
凯发k8大模子应用清静产品矩阵
? 问题3：凯发k8决议接入DeepSeek的主要驱动力是什么?是出于对市场需求的判断、手艺生长趋势的追随，，，照旧其他特定的战略思量?
凯发k8接入DeepSeek的驱动力来自生涯�；； ；；；；胝铰曰档乃乜剂�。。。。。。。 。DeepSeek的爆火，，，让AI真正迈出了手艺圈，，，成为全行业和全社会的新动能。。。。。。。 。手艺驱动千行百业智能化升级了“生长”这一翼，，，一体之另一翼的“清静”也必定煽惑起风潮。。。。。。。 。AI大模子应用清静的新需求、新赛道、新板块应运而生。。。。。。。 。
正是基于这种判断，，，凯发k8接纳了极为有数的“争先宣布”模式。。。。。。。 。如相继宣布大模子应用清静产品“新三件套”(即MAF大模子应用防火墙、MASB大模子会见清静署理、MAVAS大模子清静评估系统);推出“大模子应用清静效劳组合”，，，(即SaaS化MAVAS大模子应用清静评估效劳、MASHFS大模子应用清静超融合效劳、MFSOB大模子清静运营前哨基地)等，，，正式宣布《大模子深度应用清静基座》系列白皮书，，，如《AI-R-IAM：AI停当的大模子身份与会见治理》《AI-R-SDLayer：AI停当的清静数据通层》《AI-R-SOCC：AI停当的清静合成治理中心》三份白皮书，，，配合组成了凯发k8的大模子应用清静产品矩阵，，，业界对凯发k8行动也是有起劲的反响。。。。。。。 。
我们高频次的产品宣布和工业发声，，，正是在践行“不是市场在等产品，，，而是产品作育了市场”的工业逻辑。。。。。。。 。我们以为，，，这不但是凯发k8的时机，，，也是整个网络清静工业时机，，，可以一起对“后DeepSeek时代”做出重大孝顺。。。。。。。 。
现在，，，凯发k8依附大模子应用清静产品和效劳矩阵，，，在大模子应用清静赛道上，，，已经推开了一扇门，，，推开了一条缝，，，甚至看到了里边的光，，，这也乐成验证大模子应用清静赛道的可行性。。。。。。。 。
我们真诚希望，，，网络清静等工业链各方携手，，，配合推进从手艺验证到规模商用的跨越生长，，，正如哪吒、DeepSeek、悟空三个产品所示，，，前瞻性的手艺结构能够催生全新市场，，，开发千亿级的新兴市场空间。。。。。。。 。
? 问题4：凯发k8在哪些详细网络清静场景中接入了DeepSeek(如威胁检测、误差治理、自动化响应等)?能否举例说明接入后效率或准确率的提升数据?
凯发k8已周全临接 DeepSeek 大模子。。。。。。。 。自 2 月 6 日起，，，宣布完成 “安星” 智能体与 DeepSeek 大模子周全临接，，，宣布 “新三件套”、三项 “大模子应用清静效劳” 及《大模子深度应用清静基座》三明确皮书等。。。。。。。 。
凯发k8在清静场景中对接清静大模子的方法，，，是通过“安星”智能体实现的。。。。。。。 。通过将“安星智能体”底层的大模子切换到DeepSeek大模子效劳，，，就很自然地完成了与DeepSeek的对接。。。。。。。 。虽然为了充分使用DeepSeek的强推理能力，，，我们在详细场景的操作流程上也需要做些对接适配。。。。。。。 。
在详细效果上，，，AI 引擎将威胁检测从人工剖析的小时级压缩至分钟级，，，恶意软件、挖矿木马等 90% 的高频事务通过预训练决议树实现 30 秒内自动闭环，，，误差修复周期从 30 天缩短至 7 天，，，效坦率线提升。。。。。。。 。
? 问题5：DeepSeek的低本钱训练是否直接降低了凯发k8的运营本钱?能否量化接入后资源消耗(如盘算资源、人力投入)的优化幅度?
DeepSeek的低本钱训练指的是其研究团队在训练DeepSeek大模子时极大降低了逊需的算力本钱，，，这与接入DeepSeek大模子来提升运营并没有直接的关系。。。。。。。 。唯一可能相关的是其训练本钱的降低带来DeepSeek大模子API效劳价钱的降低，，，使得企业购置获取大模子API效劳时的成内情应降低。。。。。。。 。
在优化提升公司运营方面，，，公司通过将DeepSeek接入研发平台，，，并乐成应用于辅助编程、研发效能提升、产品误差报告剖析等现实生产场景，，，周全提升了研发、售后、知识治理等环节的事情质量、效率与效能，，，实现了“量质构效”的全方位升级。。。。。。。 。
DeepSeek集成历程中的挑战与对策
? 问题6：凯发k8将DeepSeek大模子与现有清静产品融适时，，，面临哪些手艺挑战(如模子适配、算力需求、数据隐私�；； ；；；；�)?是否需要举行定制化开发或外地化安排?
一、面临的手艺挑战
为了在与现在清静产品融合后充分使用DeepSeek大模子的强推理能力，，，需要通过事情流设计、提醒工程等手段对响应场景举行适配，，，以带来清静能力的有用提升。。。。。。。 。
在算力需求方面，，，DeepSeek满血版参数目抵达671B，，，外地化安排所需的算力资源本钱有大幅提升，，，因此会综合性能与营业需求、情形限制等因素思量，，，替换性地选用接入外部的大模子API效劳，，，或是外地化安排DeepSeek蒸馏版等方法。。。。。。。 。
若是选择外部的大模子API效劳，，，就需要高度关注数据隐私防护，，，接纳数据脱敏、数据防泄露等手艺手段以阻止私有数据、敏感数据或小我私家隐私数据的泄露。。。。。。。 。
二、是否需要举行定制化开发或外地化安排
如上所述，，，为了在与现在清静产品融合后能够充分验展DeepSeek大模子的强推理能力与优势，，，需要开展响应的适配事情，，，从而实现对相关清静产品能力的提升。。。。。。。 。而是否接纳外地化安排则主要取决于算力资源、数据合规等多方面因素，，，例如，，，当外地算力资源缺乏、不处置惩罚敏感数据时，，，可以接纳外部的DeepSeek大模子API效劳;反之，，，当数据合规要求高且外地算力资源富足时，，，则应接纳外地化安排的方法。。。。。。。 。
? 问题7：DeepSeek在推理能力与通用使命处置惩罚上保存一定差别(如简朴问题可能“太过思索”)，，，凯发k8怎样通过手艺手段(如模子蒸馏、混淆挪用)规避其局限性?
模子优化与适配：通过场景微协调大宗清静数据训练，，，使模子掌握清静使命要害特征，，，优化推理逻辑，，，更契合清静领域需求，，，提升准确性和效率，，，镌汰 “太过思索”。。。。。。。 。
多模子协同：连系差别优势模子填补简单模子缺乏。。。。。。。 。处置惩罚通用使命时，，，简朴问题用轻量级模子快速解决，，，重大问题由 DeepSeek 深入剖析。。。。。。。 。如在大模子应用防火墙产品中，，，常见清静威胁用轻量级检测模子识别，，，新型重大威胁借助 DeepSeek 强推理能力判断，，，增强清静防护。。。。。。。 。
手艺融合立异：将知识图谱与 DeepSeek 连系，，，提供富厚配景知识，，，助其准确明确使命和推理。。。。。。。 。处置惩罚清静问题时，，，知识图谱提供专业知识，，，让 DeepSeek 快速找到信息，，，阻止简朴问题 “太过思索”，，，提升重大问题处置惩罚能力。。。。。。。 。
? 问题8：政务与金融领域对数据隐私要求极高，，，凯发k8在接入DeepSeek时怎样确保模子训练与推理历程中的数据清静?是否接纳私有化安排计划?
我们充分思量到政务与金融领域对数据主权和清静的高要求，，，会凭证客户现实需求提供数据清静防护或私有化安排计划。。。。。。。 。
关于数据清静合规要求高的场景，，，通过将 DeepSeek 模子安排在客户外地的清静情形中，，，所有数据处置惩罚和运算都在外地完成，，，不与外部网络举行数据交互，，，能够阻止数据流出带来的清静危害。。。。。。。 。这样一来，，，客户能够完全掌控数据和模子的运行，，，极大提升数据的清静性和保密性，，，知足政务与金融领域严酷的数据隐私�；； ；；；；ば枨�。。。。。。。 。
而关于处置惩罚的数据不敏感、数据清静合规压力相对较低时，，，可以选用外部的模子API效劳，，，并搭配之前所先容的大模子应用清静产品“新三件套”及“大模子应用清静效劳组合”等实现有用的数据清静防护。。。。。。。 。
? 问题9：近期针对DeepSeek效劳的网络攻击频发(如DDoS、僵尸网络攻击)，，，凯发k8是否为此制订了专项防护战略?怎样平衡模子开放性与系统清静性?
公司第一时间关注到DeepSeek效劳相关的网络攻击事务：关于DDoS、僵尸网络攻击等非大模子效劳所特有的攻击，，，公司一直有成熟的解决计划及配套的清静产品及效劳提供;而关于大模子效劳特有的越狱攻击、模子窃取攻击等，，，公司也快速推出了之前所先容的大模子应用清静产品“新三件套”及“大模子应用清静效劳组合”等，，，补全相关清静防护能力与战略。。。。。。。 。
模子开放性敌手艺前进意义重大，，，它让差别开发者、研究职员基于现有模子立异，，，增进知识共享与手艺迭代。。。。。。。 。如在医疗领域，，，开放的医学影像剖析模子可被全球科研职员配合优化，，，提升疾病诊断准确性。。。。。。。 。而系统清静性是数字活动正常�？？沟幕�，，，若得不到包管，，，企业碰面临数据泄露，，，小我私家隐私受侵占，，，甚至影响国家要害基础设施稳固运行。。。。。。。 。
为包管清静，，，可从多方面着手：一是会见控制与权限治理，，，建设严酷身份验证机制，，，像多因素身份验证，，，且遵照最小化权限原则。。。。。。。 。二是数据治理，，，数据加密是要害，，，同时注重数据匿名化和脱敏。。。。。。。 。三是在模子清静设计与监控上，，，融入清静理念，，，接纳清静架构和算法，，，建设实时监控系统。。。。。。。 。四是误差治理与更新，，，按期误差扫描，，，实时修复，，，且模子和软件要实时更新。。。。。。。 。五是对用户和开发者举行清静意识培训与教育，，，让用户准确使用系统，，，开发者掌握清静手艺和规范。。。。。。。 。六是制订应急响应预案，，，明确处置惩罚流程，，，按期备份模子和数据，，，建设可靠恢复机制。。。。。。。 。
? 问题10：天生式AI的“幻觉问题”可能导致清静研判误判，，，凯发k8怎样通过手艺或流程设计(如人工复核、多模子交织验证)降低此类危害?
在手艺层面，，，我们接纳多源数据验证，，，因大模子应用清静情形重大，，，涉及私域数据、工具及部分间数据交互。。。。。。。 。清静研判时，，，网络多源数据交织验证，，，如连系网络流量、系统日志及人工核查信息判断清静状态，，，降低 “幻觉问题” 导致的误判危害。。。。。。。 。同时，，，强化模子训练，，，从大模子自身清静出发，，，优化训练数据和方法，，，提升模子准确性和可靠性。。。。。。。 。网络大宗准确、多样化且标注的清静数据训练模子，，，让其学习真实、周全的清静特征，，，镌汰 “幻觉” 征象。。。。。。。 。
在流程设计上，，，建设复核机制，，，像古板清静领域漏扫与评估产品相互验证一样，，，对大模子天生的清静研判效果举行复核，，，实时发明纠正误判。。。。。。。 。别的，，，重视人工干预与监视，，，在清静运营要害环节安排专业职员审核大模子效果，，，如金融行业清静运营中，，，人工详尽审查大模子清静剖析效果，，，连系专业知识履历判断误判情形，，，最洪流平降低 “幻觉问题” 对清静研判误判的影响。。。。。。。 。
开源共建与行业竞争的要害维度
? 问题11：DeepSeek强调开源生态共建，，，凯发k8是否妄想与其开展更深度的手艺相助(如联合训练笔直领域模子)?怎样评估此类相助对行业标准制订的影响?
现在，，，关于与 DeepSeek 开展深度手艺相助，，，包括联合训练笔直领域模子，，，我们正在评估可行性，，，若是有时机的话我们很愿意与DeepSeek共建生态。。。。。。。 。大模子手艺生长快，，，我们坚持开放态度探索相助时机。。。。。。。 。若相助，，，会综合考量。。。。。。。 。
一方面，，，看手艺优势是否互补，，，DeepSeek 在开源有优势，，，我们在清静领域履历富厚、数据量大，，，相助有望在清静条件下开发适合笔直领域应用的模子;另一方面，，，相助要契合营业战略，，，助力大模子应用清静等焦点营业生长。。。。。。。 。
从行业标准制订角度看，，，这类相助或爆发起劲影响。。。。。。。 。若联合训练模子，，，相助中涉及的数据使用、模子训练规范、清静包管等问题，，，所制订规则和标准可能成行业参考。。。。。。。 。像数据使用规范上，，，思量数据泉源正当性、隐私�；； ；；；；さ�，，，这些规范在相助中确定有用，，，可为行业数据使用标准制订提供思绪。。。。。。。 。且相助效果若普遍应用，，，会促使行业围绕效果建设评估标准和质量规范，，，推动行业标准完善统一。。。。。。。 。
? 问题12：目今网络清静厂商普遍接入同类大模子，，，您以为未来行业竞争的要害会从“模子性能”转向哪些维度(如场景适配能力、效劳响应速率)?
现在，，，网络清静厂商普遍接入同类大模子，，，“模子性能” 已非竞争唯一要害，，，未来竞争将聚焦多个新维度。。。。。。。 。场景适配能力至关主要，，，各行业客户清静需求差别大，，，如金融机构对数据保密性等要求严苛，，，工业企业着重包管生产系统稳固。。。。。。。 。厂商只有深入相识行业特征，，，快速适配大模子手艺到详细场景，，，提供定制化清静计划，，，才华获客户青睐。。。。。。。 。效劳响应速率是焦点竞争力，，，清静威胁突发性强，，，泛起问题时快速响应解决至关主要。。。。。。。 。
厂商需具备高效清静监测系统实时发明威胁，，，更要有快速应急处置惩罚机制。。。。。。。 。数据质量与治理能力不可忽视，，，大模子训练应用离不开高质量数据，，，拥有富厚、准确、合规数据及强盛治理能力，，，能优化大模子性能，，，提升清静剖析准确性可靠性。。。。。。。 。清静运营与维护能力也是竞争要害，，，大模子应用清静需专业团队恒久运营维护，，，能提供全方位清静运营效劳，，，包括实时监控等，，，帮客户有用治理清静危害的厂商，，，将占市场优势。。。。。。。 。
AI大模子与网络清静融合的最终形态
? 问题13：您怎样看待AI大模子与网络清静融合的最终形态?是否可能实现完全自主化的清静防御系统?
一、最终形态
AI大模子与网络清静的融合可以分为两个方面，，，即AI大模子清静防护以及AI大模子赋能网络清静。。。。。。。 。
关于前者，，，凯发k8 AI 清静的 slogan 形象描绘了最终追求：即“让每一句人机对话都清静可信，，，让每一次智能交互都危害可控——这是属于AI时代的清静允许。。。。。。。 。”而关于后者，，，在这里，，，借鉴中国移动杨杰董事长在 2025 年岁情聚会中提出的关于AI 重塑需求、生产和谋划方法的看法，，，即改变供需关系、改变生产和谋划方法、以及改变立异模式。。。。。。。 。以DeepSeek为代表的AI大模子，，，将极大地增强清静领域的自动化水平，，，改变现有的清静效劳模式和清静产品立异模式，，，推动整个行业向更高效、更智能的偏向生长。。。。。。。 。
二、可能实现完全自主化的清静防御系统
随着AI大模子手艺的一连生长，，，尤其是未来某个时刻所谓的通用人工智能(AGI)的真正泛起，，，将可能会实现完全自主化的清静防御系统，，，但现在的AI大模子手艺还保存许多缺乏，，，仍有一定的差别。。。。。。。 。
然而，，，我们也要注重到另一面，，，也就是AI大模子手艺的生长同样也将带来完全自主化且能够一直学习进化的网络攻击系统，，，网络攻防的博弈在AI时代也仍将一连，，，不可能由于所谓的完全自主化的清静防御系统的降生就终结了网络清静问题。。。。。。。 。
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