传统模型落后于不断发展的攻击
攻击者利用人工智能生成恶意代码、网络钓鱼内容和自动化攻击，加速威胁的产生和演变，超出传统防御的响应能力。
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网络安全人工智能解决方案
人工智能驱动转型已成为网络安全行业的重要趋势。凭借高性能人工智能网络解决方案，Dilight 帮助网络安全企业充分发挥人工智能和加速计算的潜力，构建高效、可扩展的安全基础设施，加速人工智能驱动的创新。
为什么网络安全企业需要人工智能转型
随着法学硕士、自动化攻击工具和 AIGC 的广泛采用，网络攻击正在从“人类发起”演变为“人工智能辅助甚至人工智能驱动”。攻击者现在可以更快地发起攻击，利用更广泛的攻击面，并创建更多的攻击变体。与此同时，严重依赖手动分析和基于规则的检测的传统安全操作变得越来越难以应对当前网络攻击的规模和速度。
人工智能时代的网络安全挑战
证券分析效率不足
不断增长的网络流量、日志和安全事件使得手动分析和基于规则的过滤效率降低，从而增加了运营成本和威胁检测风险。
基于规则的检测与新威胁的斗争
基于签名和预定义的规则主要针对已知的攻击场景而设计，这使得检测零日漏洞、未知威胁和人工智能生成的攻击变体具有挑战性。
人工智能驱动的网络安全与传统网络安全
对于网络安全企业来说，人工智能驱动发展不仅仅是技术升级，更是商业模式的升级。传统网络安全与人工智能驱动的网络安全之间的区别如下：
人工智能驱动的网络安全企业
传统网络安全企业
VS
核心技术
人工智能、法学硕士、机器学习、行为分析
规则数据库、签名匹配、人工分析
威胁检测方法
检测已知和未知威胁
主要关注已知威胁检测
警报处理
人工智能辅助分析和自动关联
依赖证券分析师的人工调查和判断
响应效率
自动或半自动响应以及实时修复
手动响应，处理速度相对较慢
数据分析能力
能够处理海量日志和网络流量
受人力资源和预定义规则的限制
学习能力
不断学习新的攻击模式
依赖规则更新
典型产品
AI SOC、XDR、AI 安全分析平台
防火墙、IDS/IPS、传统 SIEM
人工智能驱动的网络安全的主要优势
减少响应时间
AI 实时分析大量流量和日志，通过将威胁检测和响应从几小时或几天减少到几秒钟来帮助降低 MTTD 和 MTTR。
提高安全运营效率
AI 可自动执行日志分析、警报关联和事件优先级排序，从而减少 SOC 团队的手动工作量和警报疲劳。
增强的威胁检测能力
随着人工智能驱动的攻击的发展，网络安全正在从基于规则的防御转向模型驱动的防御，从而改进未知威胁检测和自动响应。
网络安全人工智能转型的常见方法
不同发展阶段的网络安全企业需要遵循不同的人工智能转型路径，从集成现成的大型模型到私有部署，最后构建专有的人工智能平台。
成本 控制水平 部署速度
成本低到中
控制水平低
部署速度快
不同的部署方式之间没有绝对的优劣之分。正确的选择取决于企业的发展阶段、业务需求以及对数据安全和人工智能能力的要求。对于正在进行人工智能转型的网络安全企业来说，选择符合自身业务特点的部署模式，可以在成本、运营效率和长期竞争力之间取得平衡。
与模型 API/代理服务直接集成
最适合：
企业希望快速验证AI能力，以相对较低的成本实现AI落地，特别是对于一般业务场景和数据合规要求灵活的应用。
典型应用：
支持AI驱动业务应用的快速AI能力验证和部署。
- 智能客服
- 安全问答
- 知识库助理
- 报告生成
本地部署
最适合：
需要更强的数据安全性、隐私合规性和低延迟推理的企业，特别是在金融、政府、医疗保健、制造和网络安全等数据敏感行业。
典型应用：
支持AI能力升级，同时保障数据安全。
- 敏感数据处理
- 本地智能分析
- 安全运营平台
- 内部知识库
自研培训+定制代理
最适合：
拥有丰富行业数据和长期人工智能投资能力的企业，旨在构建特定领域模型和核心竞争优势。
典型应用：
实现专有的人工智能能力和智能产品生态系统。
- 威胁情报分析
- 安全知识积累
- AI安防产品创新
- 内部安全平台
网络安全工作负载的人工智能基础设施要求
不同的人工智能转型路径具有不同的基础设施要求。它们在所需的计算能力、网络带宽和系统架构方面存在很大差异。因此，人工智能基础设施规划应与业务目标一起设计。避免因资源不足而造成业务瓶颈，以及因过度投入而造成不必要的成本浪费。
GPU是人工智能基础设施的核心组件。它们的性能直接决定模型训练效率、推理速度和系统可扩展性。下面介绍主流的AI GPU型号及其特性，以支持后续选择合适的部署方案。
在了解不同GPU平台的定位和能力后，企业可以选择最符合自身AI转型方式和业务需求的计算平台。以下建议概述了适合不同部署方法的 GPU 选项：
| GPU选项 | 无需自建GPU | NVIDIA RTX PRO 4500/5000/6000 | NVIDIA H100 / H200 / B300 / GB300 |
|---|---|---|---|
| 选择理由 | 模型训练和推理由第三方服务商提供 | 内存容量大，性价比高，适合部署主流开源模型和持续推理 | 提供大规模并行计算能力，适合模型训练、微调、复杂Agent开发，支持长期技术积累 |
| 推荐网络 |
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选择合适的GPU服务器后，AI网络架构设计通常遵循一组既定原则。然而，需要根据集群规模、训练或推理工作负载以及拓扑复杂性等因素来优化实现。详细的网络设计和拓扑配置超出了本节的范围。
如需定制不同规模集群的网络拓扑、交换机配置以及整体互联解决方案，请 联系Dilight技术团队。我们提供端到端的人工智能网络设计和部署支持。
Dilight 部署用例
在Dilight的实际部署解决方案中，客户使用NVIDIA B300 GPU服务器基于自主开发的训练和大规模AI代理场景构建高性能AI基础设施，支持大型模型训练、持续微调和复杂的代理应用。
客户背景概述
一家网络安全企业正在开发基于法学硕士的人工智能分析平台，该平台将安全警报、攻击链和多源数据关联起来，以实现准确的威胁检测和智能响应。随着模型规模的增长，现有的计算和网络架构不再支持大规模训练，需要更低延迟、更高吞吐量的基础设施来处理实时人工智能工作负载。
客户集群规格
系统
NVIDIA B300系统
计算能力
5000 PFLOPS（FP4）
网络
800G InfiniBand XDR + 400G RoCE 网络
网络安全人工智能解决方案常见问题解答
不一定。对于大多数网络安全企业来说，优先考虑的应该是将现有产品与LLM能力相结合，构建AI Copilots、智能助手、自动化警报分析等应用，而不是直接投资于模型训练。只有当企业需要构建行业特定模型或建立长期的人工智能核心能力时，才建议发展内部培训能力。
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