安博通魯班安全大模型生成合成算法通過網信辦備案，樹立網絡安全智能新範式

隨着數字化轉型深入，網絡安全形勢日益嚴峻，傳統以人工規則和經驗為主導的運維模式已難以應對高頻、隱蔽、複雜的網絡威脅。在此背景下，安博通魯班安全大模型生成合成算法正式通過國家網信辦備案，並實現業務落地。

這不僅是一次技術層面的重要突破，更意味着網絡安全運維邁入了以AI為引擎的「智控時代」。魯班大模型憑藉其強大的生成、推理與合成能力，如同一位全天候在線的「安全智能總工程師」，為下一代安全運營中心（SOC）提供堅實的數字大腦與引擎。

「魯班」之名，象徵着精益求精的工程智慧與智能效率的深度結合。相較於傳統工具，魯班大模型的突破在於實現三大能力跨越：能真正「讀懂」配置、日誌、策略和自然語言指令；能關聯碎片化信息，推導出事件根因、攻擊鏈條與合規差距；能自動生成策略、腳本、報告和處置方案，而不僅是簡單匹配。

它並非是工具的替代，而是價值的升維，可將安全團隊從重複、低效的勞動中解放出來，專注於更具戰略性的決策。

技術架構解析：八大知識域鑄就專業基座

魯班安全大模型基於通用大語言模型，結合網絡安全場景特性進行深度定向優化，融合了八大專業知識體系，構建出專門面向網絡安全場景的基座模型。

（一）模型構建技術路徑

1、基座模型選擇與優化：以主流大語言模型為基礎架構，根據安全領域的專業特性進行模型結構優化，包括注意力機制調整、參數規模配置、推理速度優化等關鍵技術改進。

2、多領域知識融合微調：採用分階段、多任務的微調策略，提升模型在不同安全場景下的泛化性能與專業應答能力。通過對比學習、強化學習等先進訓練技術，實現知識的深度整合與智能涌現。

（二）八大核心知識體系

1、安全領域專業知識體系

• 理論基礎：網絡安全原理、密碼學算法、安全架構設計、風險管理理論

• 技術標準：網絡安全框架、等級保護標準、行業安全規範

• 前沿技術：零信任架構、SASE安全、雲原生安全、AI安全等新興安全技術

2、行業專家經驗知識庫

• 匯聚專家智慧：整合安博通10余年行業經驗和國內外知名安全專家20年以上的實戰經驗和方法論

• 行業實踐集成：含金融、電信、政府、製造等多個重點行業的安全建設實踐

• 決策模式沉澱：結構化提取資深專家的分析思路、判斷邏輯、決策流程

3、典型配置案例與故障處置知識

• 故障識別模式：涵蓋防火牆、IDS/IPS、WAF等主流安全設備的典型故障特徵庫

• 定位分析方法：基於日誌分析、流量檢測、性能監控等多維度故障定位技術

• 解決方案庫：內含針對不同故障類型的標準化處置流程和應急響應預案

• 預防策略體系：通過歷史故障案例分析，構建主動式故障預防和風險預警機制

4、全球威脅情報知識圖譜

• 實時威脅數據：整合全球50+威脅情報源，覆蓋惡意軟件、漏洞信息、攻擊IP等

• 攻擊技戰法庫：基於MITRE ATT&CK框架的攻擊手法知識體系

• 威脅行為模式：通過機器學習技術提取攻擊者行為特徵和攻擊鏈模式

5、合規標準與法規知識體系

• 法律法規庫：《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律條文解讀

• 行業合規要求：銀行業、證券業、保險業等重點行業的專項合規要求

• 國際標準對接：GDPR、SOX、HIPAA等國際合規標準的本土化適配

6、安全產品與技術文檔知識

• 主流廠商產品：華為、新華三、天融信、山石、啟明星辰、思科、Fortinet、Palo Alto等國內外主要安全廠商產品手冊

• 配置參數詳解：各類安全設備的配置參數、性能調優、兼容性分析

• 集成部署指南：不同安全產品間的集成部署方案和優秀實踐

7、網絡協議與系統架構知識

• 協議深度解析：TCP/IP、HTTP/HTTPS、DNS、DHCP等網絡協議的安全特性

• 系統架構安全：Linux、Windows、雲平臺等系統的安全加固和防護策略

• 網絡拓撲優化：基於安全需求的網絡架構設計和流量路徑優化

8、安全事件響應與應急處置知識

• 事件分類體系：基於影響程度和緊急級別的安全事件分類標準

• 響應流程標準化：從事件發現、影響評估、應急處置到恢復總結的完整流程

• 跨部門協同機制：涉及技術、管理、法務、公關等多部門的協同響應機制

（三）模型技術創新亮點

1、算法創新突破：實現從自然語言到配置策略的端到端生成，推動安全運維由「被動響應」向「主動免疫」轉型。

2、全場景覆蓋：涵蓋合規管理、運維保障、知識賦能、威脅分析等核心應用場景，構建全方位安全防護體系。

3、交互體驗升級：支持自然語言交互，實現「可問答、可檢索、可執行」的輕量化操作。

4、實戰效果顯著：已在多家客户環境中部署應用，顯著提升運營效率與安全韌性，降低人工成本。

四大實戰場景：從「人控」到「智控」

一、智能合規與策略管理：從「人追標準」到「標準找人」

應用案例：某企業需定期對全網數百台防火牆進行等保2.0合規檢查。傳統方式需工程師手動登錄設備，逐條覈對配置，耗時耗力且易出錯。部署魯班大模型后，只需將設備配置文件輸入，模型即可在分鍾內自動完成全面審查：

• 精準識別出未啟用強身份鑑別的遠程管理端口；

• 發現並標記了多條權限過寬的臨時策略，並提示其已超期；

• 覈查了SNMP社區名、無關服務開關等數十個關鍵檢查項，並生成一份詳盡的、可直接用於審計的合規差距報告。

核心價值：實現了合規管理的自動化、常態化與精細化，將周期從「周」級縮短至「分鍾」級，準確率遠超人工，真正實現了動態可持續的合規治理。

二、運維保障與自動化處置：從「救火隊員」到「先知先覺」

應用案例：某運維中心每日收到數千條安全告警，其中90%為誤報。一日，系統出現一條「服務器疑似遭受暴力破解」的中級告警。魯班大模型即刻介入：

• 智能判斷：關聯該服務器的登錄日誌、網絡連接和進程信息，在數秒內確認這是一次真實攻擊，並將其優先級提升爲「緊急」；

• 根因定位：分析發現攻擊源於一臺未及時打補丁的第三方運維主機；

• 處置建議：自動生成立即封禁攻擊源IP的防火牆命令腳本，並生成了包含漏洞修補、弱密碼整改在內的長期處置工單，直接推送至運維團隊。

核心價值：實現了事件響應速度的量級提升（MTTR大幅降低）和處置過程的標準化，變被動「救火」為主動管控，提升運營韌性。

三、智能交互與知識賦能：從「知識孤島」到「智慧智庫」

應用案例：一位新入職的安全工程師需瞭解「核心業務區的訪問控制策略是如何設置的」。在過去，他需要請教多位老員工，並翻閲大量歷史文檔。現在，他只需向魯班大模型提問：「請設置防火牆策略阻止對端口445、135、139的外部訪問以防止勒索病毒傳播」，模型即刻理解其意圖，檢索全網策略庫，並用自然語言生成一份清晰、準確的摘要，包括策略條目、允許的IP/端口、對應的業務系統及負責人，並附上策略配置的原始命令行。

核心價值：將沉澱在專家頭腦和零散文檔中的隱性知識變成可查詢、可對話的顯性資產，大幅降低人員培訓成本和決策門檻，實現了安全知識的可持續傳承與組織化賦能。

四、高級安全分析與威脅情報：從「管中窺豹」到「縱覽全局」

應用案例：安全分析師收到一份針對主機的掃描報告，顯示存在一箇中危漏洞。魯班大模型接手后：

• 告警關聯：自動關聯CVE漏洞知識庫與廠商安全公告，確認該漏洞為 F5 Nginx 安全漏洞（CVE-2024-7347），並標記其攻擊向量為「特製MP4文件觸發內存越界讀取 → 導致服務崩潰（DoS）」，同時關聯F5官方修復方案（K）。

• 攻擊鏈預判：結合主機開放服務（HTTP/80 + RPC/111）與運行組件（Nginx 1.23.3），模型推演潛在攻擊路徑：「掃描探測Web服務 → 上傳惡意MP4文件 → 觸發Nginx Worker崩潰 → 服務拒絕 → 可能結合RPC服務進一步橫向滲透」。

• 情報摘要：模型同步檢索全球最新漏洞情報，發現該漏洞在野利用趨勢上升，尤其針對未更新的Nginx邊緣服務器，並自動推送關聯IOC（如惡意MP4文件特徵、攻擊源IP段）及緩解建議（如臨時禁用mp4模塊、部署WAF規則）至分析師工作臺。

核心價值： 賦予安全分析師「上帝視角」，支撐其做出優先級排序、精準修復與縱深防禦策略，從被動響應轉向主動免疫，全面提升資產安全水準。

魯班安全大模型的上線只是起點。未來，安博通將持續深化其在自動化攻防模擬、安全態勢預測、零信任策略自適配等場景的探索，推動安全運營向「高度自治」演進，讓安全成為業務創新的賦能者。我們也期待能與行業夥伴們共建智能安全生態，以匠心AI護航數字未來，共赴智慧安全新紀元。

  安博通，AI時代安全算力生態構建者  近期熱門文章安博通與京東科技在算力、安全等領域達成戰略合作，共築AI時代安全算力新生態安博通攜手數秦科技加速佈局RWA領域安博通與時代信息達成戰略合作，共建河南萬P級智算中心新標杆

點擊閲讀原文，瞭解安博通

(安博通)