安全大模型在客户使用中取得了较好的效果，以下是具体介绍： ### 检测能力提升 * **精准识别未知威胁** ：深信服安全 GPT 的流量检测大模型在国家级攻防演练中，无先验知识检出 0day 197 个，检出 Web 流量威胁精准率达 96.6%，针对高对抗攻击检出率达 95%，其中大量为传统引擎无法检测的独报告警[^1^]。 * **高效检测钓鱼攻击** ：深信服安全 GPT 钓鱼检测大模型在国家攻防演练中平均为每家客户检出 7144 封钓鱼邮件，精准率超过 99%，平均为每家客户独报钓鱼邮件 2400 +[^1^]。 ### 告警降噪与运营效率提升 * **大幅降低告警量** ：深信服安全 GPT 运营大模型在国家级攻防演练中，告警降噪率达 99%，准确率达 98%，自动化处置率超 80%，使用户运营人员平均每日仅需关注数十个事件[^1^]。金睛云华安全大模型可有效减少 95% 以上误报，提升告警准确性，其人效比达 1:10，大幅提升安全运营效率，缩短事件研判和响应时间[^3^]。 * **助力安全运营智能化** ：某国家部委客户使用深信服安全 GPT 后，实现了对所有告警的逐一研判，并基于安全 GPT 进行自主告警分析，协同各类安全设备进行联动处置，达成全网 24 小时人工智能自动化值守，检测大模型精准率超 95%，误报率低于 4%，独报告警占比达 82.8%[^4^]。 ### 数据安全效果显著 深信服安全 GPT 数据安全大模型在用户侧实战中，相较传统方法（人工 + 规则）分类分级准确率从 50% 提升到 90%，效率提升 40 倍；相较传统引擎 + 人工分析，数据安全风险事件检出率提升 40%[^1^]。 ### 提升安全决策质量 通过对大量安全数据的分析和处理，安全大模型能够为安全决策提供更准确、更全面的信息支持。例如，360 安全大脑的大模型通过分析安全运营数据中的告警事件、威胁情报、资产信息等多源数据，实现精准、高效的威胁狩猎和攻击溯源，为安全决策提供有力依据[^3^]。 ### 良好的用户体验 * **自然语言交互** ：安全大模型支持自然语言交互，用户可以通过对话的方式获取安全信息、进行事件分析和研判等，降低了使用门槛，提高了易用性。 * **7×24 小时值守** ：如深信服安全 GPT 可实现 7×24 小时自主值守运营，秒级响应闭环、自动研判调查、思维链透明处置，为用户提供更稳定可靠的安全保障[^1^]。

以下是检测防护0day漏洞的流程： ### 事前预防与准备 * **建立完善的漏洞管理机制** ：定期对系统进行全面的漏洞扫描，包括软件版本、配置等方面的检查，及时发现并修复已知漏洞，减少系统暴露的风险。使用专业的漏洞扫描工具，如 Nessus、OpenVAS 等，同时结合人工审计的方式，对关键系统和重要资产进行深度检测[^2^]。 * **关注安全情报与威胁信息** ：订阅专业的安全情报服务，及时获取最新的 0day 漏洞信息和攻击手法，了解当前的网络安全态势。与安全社区、行业组织等保持联系，积极参与信息共享，以便在漏洞被公开或利用之前采取预防措施[^2^]。 * **强化系统与网络的基线配置** ：遵循安全配置最佳实践，对系统进行硬化处理，如关闭不必要的服务和端口、禁用高危功能、设置严格的访问控制策略等，降低攻击者利用 0day 漏洞入侵的可能性[^2^]。 ### 检测与发现 * **入侵检测与防御系统** ：部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），配置合理的规则，以检测和阻断异常的网络流量和攻击行为。IDS/IPS 可以根据已知的攻击模式和异常行为特征进行检测，虽然无法完全识别未知的 0day 攻击，但有时能够发现其触发的一些通用规则，如异常的网络流量模式、特定的系统调用序列等。同时，通过分析系统和网络的行为，能够检测到与正常行为模式的偏离，如某个进程突然对敏感文件进行异常的读写操作等[^4^]。 * **沙箱分析** ：利用沙箱环境对可疑文件、程序或网络流量进行动态分析，观察其行为特征，判断是否具有 0day 漏洞攻击的迹象。沙箱可以模拟真实的系统环境，让恶意样本在其中运行，从而揭示其潜在的恶意行为，如文件创建、注册表修改、网络连接等动作，帮助安全人员发现未知的漏洞利用行为[^4^]。 * **威胁情报分析** ：结合威胁情报对系统和网络中的各种数据进行关联分析，如日志记录、网络流量、文件样本等，发现与已知攻击者或攻击手法相关联的线索，从而及时识别可能的 0day 漏洞攻击。通过将内部数据与外部威胁情报进行比对和分析，能够更快速、准确地检测到潜在的威胁[^4^]。 * **系统与应用程序监控** ：密切监控系统的运行状态、性能指标、用户行为等，以及应用程序的日志文件，如操作系统日志、应用程序日志、Web 服务器日志等，及时发现异常的活动和行为。例如，频繁的权限提升尝试、登录失败次数突然增加、敏感操作的异常执行等，都可能是 0day 漏洞被利用的征兆[^4^]。 ### 应急响应与处理 * **制定应急响应计划** ：提前制定完善的应急响应计划，明确在检测到 0day 漏洞攻击时的应对流程和责任分工，包括隔离受影响系统、收集证据、分析攻击原因、恢复系统运行等步骤，确保能够快速、有效地响应和处理安全事件[^2^]。 * **隔离受影响系统** ：一旦发现系统可能遭受 0day 漏洞攻击，立即将受影响的系统或设备从网络中隔离出来，防止攻击进一步扩散和造成更大的损失。同时，对隔离的系统进行全面的检查和分析，确定漏洞的具体位置和影响范围[^2^]。 * **收集与分析证据** ：在应急响应过程中，及时收集和保存相关的证据，如日志文件、内存转储、磁盘镜像等，以便后续进行详细的分析和溯源。通过对证据的深入分析，确定攻击者的行为路径、攻击方法、漏洞利用方式等，为漏洞的修复和防范措施的制定提供依据[^2^]。 * **漏洞修复与系统恢复** ：在确认漏洞后，及时与软件厂商或开发商取得联系，获取漏洞的补丁或修复方案。在测试环境中对补丁进行充分测试后，尽快在生产环境中进行部署，修复漏洞。同时，对受影响的系统进行全面的清理和恢复，包括删除恶意文件、修复被破坏的配置、重置用户密码等，确保系统的正常运行[^2^]。 ### 持续监控与改进 * **持续监控与审计** ：在漏洞修复后，继续对系统和网络进行持续的监控和审计，确保攻击者没有遗留的后门或二次入侵的迹象。定期对系统的安全配置、漏洞修复情况等进行复查，确保系统的安全性始终保持在一个较高的水平[^2^]。 * **总结经验教训** ：对每次检测和处理 0day 漏洞攻击的经验进行总结和分析，找出存在的不足之处和可以改进的地方，不断完善漏洞检测和防护流程、应急响应计划以及安全策略等，提高整体的网络安全防护能力[^2^]。

APT攻击（Advanced Persistent Threat）是一种以窃取敏感信息、破坏系统或控制基础设施为目标的网络攻击形式。它们通常由高度组织化的团体发起，具有高度的隐蔽性和复杂性，能够绕过传统的安全防护措施。以下是防御APT攻击的策略： ### 技术层面的防护措施 - **强化身份验证机制**：实施多因素认证(MFA)，减少因弱密码而导致的身份冒用风险。 - **部署入侵检测/预防系统(IDS/IPS)**：利用先进的行为分析工具识别异常活动模式，及时发现潜在威胁[^9^]。 - **定期更新补丁程序**：对操作系统及第三方软件保持最新状态修补已知漏洞，降低被利用的可能性[^9^]。 - **加密重要资产**：使用强加密算法保护静态存储以及传输过程中的敏感数据，即使遭到截获也难以解码[^9^]。 ### 员工意识培训 - **加强安全意识**：组织要加强对员工的安全培训，这是增强风险意识的关键。通过定期开展网络安全知识讲座、模拟演练等活动，让员工了解APT攻击的手段和危害，掌握识别钓鱼邮件、防范恶意软件等基本技能。 - **营造良好的安全文化氛围**：鼓励员工之间相互监督、相互提醒，形成“人人重视安全、人人参与安全”的良好氛围，使安全意识深入人心[^4^]。 - **提高警惕**：个人则要提高警惕，时刻保持防范意识。在使用网络时，不随意点击不明链接，不下载来源不明的文件，对敏感信息进行加密存储，不轻易在公共场合透露重要信息[^4^]。 ### 安全策略制定 - **建立完善的安全管理制度和流程**：例如，建立严格的软件升级制度，确保存在漏洞的软件能够及时得到更新；制定规范的员工信息安全培训流程，提升员工的安全知识和技能[^4^]。 - **加强内部权限管理**：严格限制敏感数据与系统的访问权限，降低攻击者横向移动风险[^8^]。 - **采用最小权限原则**：普通账户仅开放必要命令权限，禁止root账户远程登录，减少潜在的攻击面[^1^][^3^]。 ### 定期检查与漏洞管理 - **定期进行网络渗透测试和漏洞扫描**：发现并修复潜在的安全漏洞，提高网络防御能力[^3^]。 - **实施动态补丁管理**：建立漏洞响应SOP，确保在发现漏洞后能够及时修复，例如在72小时内修复高危漏洞[^1^]。 ### 安全防护体系构建 - **构建多层次、体系化的防御体系**：网络安全已从合规驱动型转向实战对抗驱动型，传统重边界防护的理念难以适应有针对性的网络攻击，只有采取纵深的安全防护体系，才能通过层层检测发现隐蔽的攻击行为[^4^]。 - **部署防火墙与入侵检测系统**：对进出网络的数据流量进行严格监控和过滤，阻止恶意流量的进入[^3^]。 - **加强网络架构的安全设计**：采用分段隔离、访问控制等技术，将网络划分为不同的安全区域，限制攻击者在网络中的横向移动[^3^]。 - **在主机层面安装安全软件**：如杀毒软件、主机入侵防御系统等，对主机上的文件、进程等进行实时监控，及时发现并清除恶意软件和异常行为[^4^]。 - **加强数据的安全防护**：对重要数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取或篡改。建立数据备份和恢复机制，确保在遭受攻击后能够快速恢复数据，减少损失[^4^]。 ### 提升检测能力 - **利用先进技术工具**：随着APT攻击手段的不断进化，传统的检测技术已难以满足需求，必须借助先进的工具和技术来提高检测的准确性和效率。 - **借助大数据技术**：通过收集和分析网络流量、日志文件、用户行为等多方面的数据，可以发现隐藏在海量数据中的异常行为和攻击模式。利用大数据分析平台，对数据进行深度挖掘和关联分析，建立异常行为模型，及时发现潜在的攻击威胁[^4^]。 - **利用人工智能技术**：机器学习和深度学习算法能够自动学习和识别攻击特征，对未知的APT攻击进行有效检测[^4^]。 - **终端检测与响应工具**：这些工具能够在终端设备上实时监控和分析系统的运行状态，发现并阻止恶意软件的运行[^4^]。 ### 建立应急响应机制 - **制定详细的应急预案**：明确应急响应的组织架构、职责分工和响应流程，建立应急响应团队，配备必要的工具和资源[^4^]。 - **及时启动应急响应**：一旦发现APT攻击的迹象，立即启动应急响应机制，迅速控制事态发展，减少损失[^4^]。 - **对整个应急响应过程进行评估和总结**：分析存在的问题和不足，不断完善应急预案，提高应急响应能力[^4^]。

以下是一些用户对常见钓鱼邮件防护产品的反馈： ### Microsoft Defender for Office 365 * **反馈良好方面** ：与 Office 365 紧密集成，无需额外配置初始集成，方便使用。提供用户培训、钓鱼检测和防御、取证和根本原因分析以及威胁狩猎等多种功能，能有效帮助企业抵御钓鱼攻击。自动反馈响应功能可让用户报告的邮件得到及时调查和处理，并向用户发送通知，提升用户对邮件安全的关注度[^1^]。 * **反馈不佳方面** ：对于非 Office 365 用户，使用起来可能存在一些劣势。 ### FangMail * **反馈良好方面** ：大幅度提高垃圾邮件、OCR 图片检测、带密码邮件附件防护检测能力，检测结果识别率 99%+。精准识别并拦截各类钓鱼邮件，如二维码钓鱼邮件、图片类钓鱼邮件、恶意的加密文档邮件等，降低邮件系统安全风险。可定制开发内容管控系统，满足不同企业的特殊需求。在大型集团型企业中表现出色，能日均处理大量邮件，且上线运营后无一例风险事故发生。适配国产化，采用高可用部署集群，性能优于国外同类产品。 * **反馈不佳方面** ：暂未发现明显负面反馈。 ### Cloudflare Email Security * **反馈良好方面** ：通过 AI 驱动的保护，能有效拦截其他解决方案遗漏的网络钓鱼威胁，包括隐蔽和新兴的攻击手段。可阻止 BEC 攻击、多渠道攻击以及防范勒索软件和恶意软件等。使用体验良好，如在生产中使用 Email Link Isolation 测试版的客户中，未收到用户体验方面的负面反馈，且能减少用户收到的恶意或可疑电子邮件数量，提高工作效率[^4^]。 * **反馈不佳方面** ：暂未发现明显负面反馈。 ### Mimecast * **反馈良好方面** ：提供多种防范钓鱼攻击的工具，如检测恶意链接和附件的功能，通过使用沙箱等高级方法删除或使其安全，还能够防止通过更复杂方法发起的攻击。简化部署过程，确保预防工具始终保持更新[^5^]。 * **反馈不佳方面** ：暂未发现明显负面反馈。 ### CACTER 邮件安全网关 * **反馈良好方面** ：能够将已知恶意垃圾邮件拦截在网关，降低垃圾邮件对用户的打扰，同时也极大降低了管理员运维压力。开启恶意链接保护后，一定程度上降低了中招风险，并加强了用户的警惕性。与 Coremail 邮件系统无缝对接，方便管理员进行集中管理和监控，提高运维效率[^6^]。上线后能有效过滤恶意邮件，如某大型餐饮企业上线后，不再担心邮件钓鱼攻击问题。 * **反馈不佳方面** ：暂未发现明显负面反馈。

以下是一些钓鱼邮件防护的常见误区： ### 依赖技术防护而忽视意识培养 - **杀毒软件能应对所有威胁**：许多人认为安装了杀毒软件就可以高枕无忧，但事实上，一些高级的钓鱼邮件攻击会采用免杀技术，通过加密、修改文件头或加壳等方式，使恶意文件能够绕过杀毒软件的检测[^1^]。 - **不打开.exe文件就安全**：部分人以为只要不打开.exe文件就不会中招，然而攻击者还会利用Office文档等常见文件格式，通过宏代码执行恶意脚本。例如，一个伪装成“假期安排通知”的Word文档，用户打开后可能在不知情的情况下触发后台宏代码，下载并执行远控木马[^1^]。 ### 对钓鱼邮件特征的认知不足 - **只关注明显特征**：很多人会把注意力放在邮件中是否存在拼写错误、语法错误等明显特征上，但有些钓鱼邮件制作非常精良，能很好地模仿正规邮件的格式和内容，仅通过这些特征难以辨别[^10^]。 - **忽视邮件来源细节**：不仔细查看发件人地址的完整性和准确性，只看昵称或名称，容易被伪造的可信发件人所迷惑。例如，发件人信息显示为“华山”，但邮箱地址却与华山机构无关，这样的邮件很可能是钓鱼邮件[^11^]。 ### 对钓鱼邮件攻击对象的误解 - **认为与自己无关**：一些人觉得钓鱼邮件攻击只针对特定群体，如企业高管、技术团队等，与自己无关。然而，攻击者常常会选择普通员工作为突破口，因为他们的安全意识相对较弱，防护措施也相对薄弱。一旦普通员工的电脑被攻破，攻击者便可以横向移动，进一步渗透到企业内部网络[^1^]。 ### 对钓鱼邮件攻击方式的片面理解 - **认为多产品防护更安全**：有些企业认为部署了多种安全产品，如杀毒软件、防火墙、入侵检测系统等，就能有效防护钓鱼邮件攻击。然而，这些产品之间可能存在碎片化问题，无法有效联动，导致守备失调，反而增加了误报和漏报的风险，还可能消耗大量系统资源，影响快速修复[^7^]。 - **忽视邮件内容的潜在风险**：部分人只关注邮件的附件或链接，而忽略了邮件正文内容中可能存在的风险，如要求提供个人信息、账号密码等内容，或者存在不正常的网页链接等。 ### 对防护策略的错误认知 - **认为只要安装防护软件就行**：仅安装防护软件而缺乏对邮件的仔细甄别和对安全设置的合理配置，依然存在被钓鱼邮件攻击的风险。例如，收件箱中可能会夹杂着钓鱼邮件，若不注意查看发件人地址、邮件内容等细节，可能会不小心点击其中的恶意链接[^10^]。 - **认为单因素认证足够安全**：在一些机构中，仅使用单因素认证，如仅依靠密码来验证用户身份，存在被钓鱼邮件攻击后密码被盗的风险。例如，攻击者通过钓鱼邮件获取用户密码后，便可轻松登录其账号，进而窃取敏感信息或进行其他恶意操作[^13^]。 ### 对钓鱼邮件的处理方式不当 - **随意点击链接或附件**：收到可疑邮件时，不加甄别地直接点击链接或打开附件，这可能会触发恶意程序的运行，导致系统被入侵或个人信息被窃取[^9^]。 - **未及时报告和处理**：一旦发现钓鱼邮件，没有及时向相关部门或人员报告，导致其他用户也可能受到攻击。此外，对于已经上当受骗的情况，未能及时采取措施，如更改密码、检查账户等，可能会造成更大的损失。

银狐病毒是一种具有高度隐蔽性和危险性的木马病毒，以下是一些银狐病毒防护中的常见误区： ### 对病毒特征和传播方式认识不足 - **误区**：认为银狐病毒只有常见的几种传播方式，如通过可疑链接或文件传播。 - **正确做法**：银狐病毒的传播方式多样且不断演变，除了常见的即时通信工具传播、钓鱼网站传播、虚假软件传播外，还可能通过如伪造学校通知、会议纪要等链接，伪装成税务稽查通知、工资补贴等文件诱导点击，甚至利用AI换脸伪造领导指令进行传播[^2^][^4^][^5^]。 ### 对安全软件的过度依赖 - **误区**：认为安装了安全软件就可以高枕无忧，忽视了安全软件的局限性。 - **正确做法**：虽然安全软件是防范银狐病毒的重要工具，但不能完全依赖它。银狐病毒会不断变种和进化，可能绕过安全软件的检测。需定期更新安全软件的病毒库，同时结合其他防护措施，如不轻易点击不明链接、不下载未知来源的文件等[^1^][^2^][^8^]。 ### 忽视系统和软件更新 - **误区**：认为系统的默认设置和旧版本软件足够安全，无需频繁更新。 - **正确做法**：系统和软件的更新通常包含重要的安全补丁，能修复已知的漏洞，防止银狐病毒利用这些漏洞进行攻击。应养成定期更新操作系统、浏览器、办公软件等的习惯，以降低安全风险[^2^][^8^]。 ### 对安全意识的轻视 - **误区**：认为自己不会成为银狐病毒的攻击目标，对网络安全不够重视。 - **正确做法**：银狐病毒可能攻击任何个人或单位，需提高安全意识，不轻信群发通知，不点击陌生链接，不转发未验证文件，对涉及重要业务的文件通过正规渠道核实，特别留意非工作时段收到的与工作相关的紧急消息等[^4^][^5^][^10^]。 ### 错误的处理方式 - **误区**：发现设备感染银狐病毒后，惊慌失措或盲目自行处理，如随意删除文件、卸载软件等。 - **正确做法**：发现感染病毒后，应保持冷静，立即断开网络连接，防止病毒进一步扩散和数据泄露，然后使用可靠的杀毒软件进行全面扫描和清理，必要时可寻求专业技术人员的帮助[^2^][^5^]。

以下是用户选择安全大模型时的一些常见误区： ### 对安全性的片面理解 - **仅关注技术安全**：部分用户认为只要大模型的技术指标如算法先进性、参数规模等符合要求就是安全的，却忽视了数据安全、内容安全等方面[^3^]。例如，模型可能在算法上表现优异，但如果训练数据存在偏差或漏洞，仍可能导致输出结果泄露隐私、包含有害内容等问题。 - **认为私有化部署绝对安全**：一些用户觉得将大模型私有化部署在本地，数据不外传就不会有安全隐患。然而，私有化部署并不意味着高枕无忧，内部人员的误操作、内网攻击、硬件失控等情况仍有可能引发数据泄露和模型失控等风险[^3^]。 ### 忽视安全与业务的适配性 - **未考虑行业特性**：不同行业对安全大模型的需求存在差异，如金融行业注重数据的合规性和交易安全性，医疗行业强调患者隐私保护和诊断准确性。但有些用户在选择时未充分考虑行业特性，选择了通用性大模型，未进行针对性的安全适配和优化，导致模型在实际业务中无法满足安全要求[^3^]。 - **未结合业务流程**：安全大模型的选择应与企业的业务流程紧密结合，有些用户未充分评估模型与现有业务流程的兼容性，导致模型在实际应用中出现数据对接困难、安全策略冲突等问题，影响业务的正常运行[^3^]。 ### 对模型性能的误解 - **唯参数论**：认为模型的参数规模越大，性能就一定越好，安全性也就越高。然而，参数规模大的模型可能在推理速度、资源消耗等方面存在劣势，在实际应用中可能无法满足对实时性要求较高的业务场景[^4^]。 - **忽视模型的准确性和稳定性**：部分用户过于关注模型的功能和性能指标，而忽视了其准确性和稳定性。在实际使用中，模型可能会因为数据变化、环境干扰等因素出现输出结果不准确、不稳定的情况，从而带来安全隐患[^4^]。 ### 对安全责任的错误认知 - **认为供应商全权负责安全**：一些用户将安全大模型的选型和应用完全交给供应商，认为供应商应该承担所有的安全责任。实际上，用户自身也应承担相应的安全义务，如合理设置安全策略、对数据进行分类分级保护等[^3^]。 - **未建立完善的安全管理机制**：选择安全大模型后，未建立完善的安全管理机制，包括安全监测、应急响应、漏洞修复等环节。一旦模型出现安全问题，无法及时发现和处理，可能导致风险扩大[^3^]。 ### 对安全测试的不重视 - **测试用例设计不足**：未充分模拟实际应用中可能遭遇的恶意输入和异常场景，忽视对抗攻击、数据中毒、模型篡改、后门检测等新型威胁的专项测试，导致无法及时发现模型的安全缺陷[^7^]。 - **未进行持续测试和评估**：大模型在不同阶段和环境中可能会出现不同的安全问题，但有些用户仅在选型时进行一次测试，之后就不再关注模型的安全性能变化，未能及时发现和修复新出现的安全漏洞[^7^]。 ### 对成本的不合理预期 - **只关注采购成本**：部分用户在选择安全大模型时，仅考虑模型的购买价格或授权费用，而忽视了后续的运营维护成本、数据标注成本、硬件资源投入等。在实际应用中，这些隐性成本可能会给企业带来较大的经济压力[^2^]。 - **忽视安全投入与收益的平衡**：为了追求所谓的“绝对安全”，过度投入大量的资金和资源用于安全大模型的选型和部署，却未能充分考虑投入产出比。例如，对于一些对安全性要求不是特别高的业务场景，投入过多的安全成本可能会导致资源的浪费[^2^]。

以下是一些用户评价较高的 AI 安全产品： ### 网络安全防护类 * **天融信 AI 安全产品** ：其产品算法基于深度学习具备自我学习能力，可实时监测流量，及时发现异常活动和潜在威胁，能针对网络层、应用层、终端等不同层面提供全面保护，还积极推进量子加密技术以增强 AI 应用的安全保障。据搜狐报道，过去一年有超过 95% 的用户反馈该产品有效降低了攻击成功率，提升了网络稳定性[^2^]。 * **SentinelOne** ：核心功能涵盖行为分析、AI 驱动防护、自动化威胁修复等，采用轻量级设计，资源占用低，能精准拦截零日攻击，响应速度快，某制造业 IT 主管称其 “响应速度比传统软件快 3 倍”，适用于混合云环境及对性能要求严苛的企业[^10^]。 * **Webroot SecureAnywhere Internet Security** ：一款高效的防病毒软件，凭借卓越的云安全技术，能够轻松应对各类最新威胁，快速阻止网络犯罪活动。据 2023 年 AV-TEST 评测，其在 Windows 系统上的检测恶意软件 / 病毒的能力评为 “优秀”，且非常重视用户隐私，用户评价良好[^7^]。 ### 数据安全与隐私保护类 * **ayneko Lite** ：通过在设备上创建虚拟环境，为用户提供专业的沙箱技术，用户可以在其中安全地浏览网页、打开不可信的文件或应用程序等，能有效保护用户免受网络攻击和恶意软件的侵害，也不会记录用户活动或收集使用数据，充分保护了用户隐私[^1^]。 * **ExpressVPN** ：虽并非专门的 AI 安全产品，但利用强大的 AI 算法和自动化技术优化服务器选择和网络性能，提供稳定的全球网络服务，自动为用户选择最快速的服务器，确保用户能够快速、安全地访问互联网，其严格的安全标准和隐私保护措施，赢得了众多用户的信赖和好评[^1^]。 ### 安全管理与监控类 * **Lacework** ：在云环境基线管理方面见长，操作简便，部署维护成本低，以灵活查询和安全功能突出而受到用户认可，其 FortiCNAPP 支持攻击路径可视化以优化风险优先级，安全功能强大，适合追求快速落地以及关注资源劫持和复合警报的企业[^11^]。 * **Sysdig Secure** ：在容器安全与云原生场景中具有深度监控优势，用户支持质量高达 9.8 分，集成能力出色，涵盖监控、安全及平台管理，并提供 Terraform 集成实现自动化部署，其合规监控功能评分较高，为 9.5 分，适合需精细控制的企业，特别是在容器安全方面有需求的用户[^11^]。 ### 终端安全类 * **火绒安全软件** ：由北京火绒网络科技有限公司开发，涵盖个人版和企业版，以轻巧高效、自主引擎和主动防御著称，具备自主研发的新一代反病毒引擎和多层次主动防御系统，能有效抵御病毒入侵，个人版资源占用仅 2%，且界面设计美观、简洁、大方，功能布局合理，操作流程智能化程度高，使用起来方便、省心，赢得了良好口碑[^15^]。 * **域智盾软件** ：核心功能包括实时屏幕监控、网络行为审计、文件透明加密、敏感词告警等，可自动识别设备软硬件信息，实时监控设备状态，快速定位故障或风险终端，还能限制员工安装非工作软件，统计应用使用时长，提升工作效率，某金融机构部署后，数据泄露风险降低 70%，称 “安全闸门策略过滤了 99% 的非法访问”，适用于金融、医疗、研发等高敏感数据行业[^10^]。

以下是不同用户对安全大模型应用的反馈： ### 积极反馈 * **提升工作效率** ：深信服安全 GPT 在某国家部委客户的应用中，使日常安全运营时效提升 20%，工耗降低 25%，并补齐了夜间安全监测的研判处置能力，实现了全天候 7×24 小时无间隙安全值守[^2^]。某顶尖制造企业安全运营负责人也表示，几万资产日常安全监测现在 1 个人就足够了，之前每人每天最多分析 200 条告警，现在每天只需看几十条重要告警即可，事件处置时间也从原来的 5-6 小时缩短至几分钟[^2^]。 * **增强安全能力** ：快手安全大模型构建了面向内容安全的智能审核体系，通过多模态理解、多粒度检测以及推理决策，将机器审核的平均耗时降到原来的 1/n，最终使总的审核时长缩短 60%。深信服安全 GPT 的检测大模型精准率 >95%，误报率 <4%，独报告警占比达 82.8%，并在实际业务环境中发现高价值的恶意代码混淆攻击案例[^2^]。 * **良好的交互体验** ：腾讯云知识引擎利用大模型能力为企业用户提供更多信息，请询问用户是否需要您根据这些搜索结果进行进一步的总结和完善。用户表示，即使是非技术人员也能轻松上手搭建知识服务，通过自然语言 1 分钟完成知识服务搭建，基于大模型底座的知识服务能准确理解用户意图，快速给出准确回答，满足企业员工和客户 85% 以上的常见问题咨询[^2^]。 ### 消极反馈 * **内容准确性问题** ：有用户反映大模型生成的内容存在 “幻觉” 问题，即生成了虚假或不准确的信息。如在首次试测 “胖猫事件” 时，Kimi 和讯飞星火将其误以为是一只 “很胖的猫”，不过在正式测试时已能准确总结[^5^]。 * **理解与推理能力有限** ：部分用户认为大模型在处理复杂问题时，理解与推理能力还不够强，无法像人类专家那样深入、准确地把握问题的本质和关键点，给出的解决方案可能不够全面或精准[^5^]。 * **资源占用与成本问题** ：安全大模型的训练和运行需要大量的计算资源，可能导致企业的运营成本增加。一些中小企业可能难以承担如此高昂的资源成本，从而限制了安全大模型在这些企业中的广泛应用[^5^]。 * **数据隐私与安全担忧** ：用户对大模型处理敏感数据时的数据隐私和安全问题存在担忧，害怕数据泄露或被恶意利用，这也在一定程度上影响了他们对安全大模型的应用意愿[^5^]。

以下是一些用户推荐的安全运营方案： ### 深信服安全运营方案 * **安全 GPT+XDR 双擎方案** ：以 AI 为内核，构建 “开放平台 + 领先组件 + 云端服务” 的安全新范式。其安全 GPT 运营大模型已上线 100+ 用户，覆盖金融、能源、政府等各行业。通过自然语言对话式运营，承载超 80% 的分析排查工作，告警 payload 解读能力达到 5 年以上高级专家水平，能让初级安全工程师快速上手实战值守，还具备精准的资产、漏洞、告警统计排查和筛选功能，极大提升工作效率[^4^]。 * **“3+1+1” 安全运营体系方案** ：基于 XDR 重塑 3 项核心能力、结合 1 类安全 GPT 技术深度赋能、配套 1 类安全运营服务。可有效削减海量告警，转化为高价值安全事件，完整还原攻击故事线；多源数据分析，赋能第三方安全设备告警研判；可视化攻击故事线，便于威胁调查溯源。同时，告警降噪使海量告警削减 95%，一键锁定高价值告警，提升分析研判效率，SOAR+ 工单实现智能化协同封锁，响应处置效率大幅提升[^7^]。 ### 奇安信 AI+SOC 智能安全运营方案 * **NGSOC+QAX-GPT 深度集成方案** ：以大数据处理引擎、大数据关联引擎、安全编排与自动化响应引擎以及 AI 大模型等为核心技术，推出智能分诊、智能研判、智能调查、智能响应等四大核心功能。智能分诊可前置过滤，准确识别高价值威胁，节省分析时间，解决数据格式标准化难题；智能研判效率比人类提升 60 倍，误报率不到人类一半，漏报率降至 0.5%；智能调查依托自然语言对话和自动化处理，缩短近千倍调查时长；智能响应支持上千种响应指令下发，将处理时间从天级缩短至秒级，实现闭环效率跃升[^3^][^12^]。 ### 华为安全运营方案 * **基于 SOAR 的自动化运营方案** ：利用 SOAR 将安全专家的经验融入运营人员的工作流，实现安全运营的自动化和智能化，提高运营效率，减少人工干预，降低误操作风险，可应用于 ipdrr 的所有阶段，广泛适配于多种安全场景，如终端安全、云安全、数据安全等[^5^]。 ### 其他安全运营方案 * **Cisco Secure云安全运营方案** ：提供全面的可视性，将所有安全工具和团队整合到一个云原生平台中，提升效率并降低成本；可通过 AI 和专家的可扩展分析来检测、调查并修复威胁，提高检测准确性和速度；自动执行关键任务，加速关键任务决策，保护云环境中的工作负载，并确保安全与合规。 * **Fortinet FortiSOAR扩展检测与响应（XDR）解决方案** ：通过整合 Fortinet 安全产品和其他供应商的产品，提供跨电子邮件、端点、网络和云工作负载的扩展检测和响应功能，将关键任务决策和响应平均时间缩短 90% 以上，安全运营效率提升一倍。 * ** Palo Alto Networks 的 Cortex XDR™方案** ：采用业界首个也是唯一一个本机集成的 XDR 平台，自动整合和关联跨孤立工具的多源数据，提供更高级别的攻击预防，将事件调查时间从数小时缩短至数分钟，并通过自动化响应阻止攻击。 * ** Awake Security 解决方案** ：利用其专有的机器学习和行为分析功能，分析攻击者行为模式、IoC 和攻击者基础设施等上下文信息，准确识别恶意活动和违规行为，而无需依赖易过时的签名或规则。

以下是用户对一些常见安全大模型的评价： ### 深信服安全GPT * **检测与响应能力出色**：在国家级实战攻防演练中，运营大模型平均告警降噪率达 99%，准确率达 98%，自动化处置率超 80%，在一个小时内极限研判了 1.7 万条告警，相当于 200 多名安全值守人员的工作效率[^2^][^4^][^6^][^9^]。检测大模型对 Web 流量威胁检出精准率达 96.6%，针对高对抗攻击检出率达 95%，还能无先验知识检出 0day，独报钓鱼邮件数量多，钓鱼邮件整体检出准确率高达 98%[^2^][^4^][^6^][^9^]。 * **助力安全运营提质增效**：用户可以通过自然语言与之交互，由此承载 80% 安全运营的操作，其辅助驾驶能力让初级安全工程师在 5 分钟内对单一高级威胁进行闭环，平均减少 92% 手动运营操作，从固定的降噪排序，到全量逐条的分析模式，MTTD/MTTR 减少 85%，实现防守研判效率成倍跃升，用户评价 “这个能力让小白也能做实战值守”[^2^][^4^][^6^][^9^]。 * **数据安全能力提升**：数据安全大模型在用户侧实战中，相较传统方法分类分级准确率从 50% 提升到 90%，效率提升 40 倍，相较传统引擎 + 人工分析，数据安全风险事件检出率提升 40%[^2^][^4^][^6^][^9^]。 ### 阿里云 MADA 安全大模型 * **资产与漏洞管理精细化**：依托阿里云的云原生架构，可深度对接客户云资产，实现资产清单自动同步与漏洞精准定位，支持漏洞风险分级，并联动云安全中心自动修复部分低风险漏洞，减少人工干预[^8^]。 * **海外交付能力强**：对于有海外业务的中资企业，其依托全球 CDN 节点与本地化安全团队，支持海外资产的安全监测与事件响应，如某跨境电商的东南亚服务器遭遇钓鱼攻击时，可快速识别并联动当地安全设备阻断，同时生成符合当地数据法规的处置报告[^8^]。 ### 华为云的盘古大模型 以升腾 AI 为底座打造，在基础能力上表现优异，其安全大模型在政府、金融等多行业领域广泛应用，能够有效助力行业构建智能化安全运营体系，提升安全运营的效率和准确性。 ### 360 的 360GPT 安全大脑 在构建规划、数据处理与分析以及攻防对抗等方面表现出色，其安全大模型聚焦垂直场景应用，如在安全研报生成、攻击者画像构建、风险评估报告生成等安全运营场景中，为安全分析人员提供强大的辅助决策支持，提升工作效率和质量。 ### 启明星辰的智慧大模型 结合自身在网络安全领域的专业知识和经验，为用户提供快速、准确的安全威胁检测和响应能力，在安全运营、威胁检测等方面能够满足用户的常规安全需求，以稳定性和可靠性著称，适合对稳定性要求较高的用户和场景，是运营场景的 “稳定之选”[^8^]。 ### 安恒信息的智慧大模型 以攻防一体化与行业适配能力为特点，能够满足全周期托管需求，为用户提供更加全面、深入的安全防护和管理解决方案，适用于需要全方位安全防护和托管服务的用户和企业[^8^]。

以下是一些用户关注的创新企业名单： ### 福建省2025年度数字经济核心产业创新企业 * **独角兽企业** ：厦门云天半导体科技有限公司、白鸽在线（厦门）数字科技股份有限公司、福建闽光云商有限公司。 * **未来独角兽企业** ：中武（福建）跨境电子商务有限责任公司、福建海天丝路卫星科技有限公司、扬腾创新（福建）信息科技股份有限公司、福建亚拉拉特网络科技服务股份有限公司、福州掌中云科技有限公司、福建凯米网络科技有限公司、福州市大吕网络科技有限公司、福建东南西北科技集团有限公司、博思数采科技股份有限公司、福建福米科技有限公司、福建中融科技有限公司、联通（福建）产业互联网有限公司（联通工业互联网研究院）等[^4^]。 * **瞪羚企业** ：漳州市的科华电气、太龙数据、松霖智能、万利达、威驰腾、龙华丰云、华康信息、传化物流等；龙岩市的易控智驾、晶旭半导体等[^3^][^5^]。 ### 北京市丰台区2025年7月拟认定创新型中小企业 北京锐嘉新能源科技有限公司、北京中纤玄武新材料科技有限公司、喵汪鲜研（北京）科技有限公司、中鑫晟广（北京）科技有限公司、臻众（北京）企业管理有限责任公司、北京中航伟德科技发展有限公司、北京诺东高科技发展有限责任公司、育城汇（北京）数字科技有限公司、北京瓴云数智科技有限公司、北京云尔新能源技术开发有限公司、中车北京二七机车有限公司、金猪恒远（北京）信息科技有限公司等[^2^]。 ### 四川省第十一批（2025 年第 2 批）创新型中小企业 成都宝壶科技有限公司、成都菲纳科技有限公司、四川华创绿能电力工程技术有限公司、成都光轮世纪科技有限公司、成都海泊汇商务信息咨询有限公司、聪鸭（成都）人工智能科技有限公司、成都睿呈时代科技有限公司等[^8^]。 ### 2025 年广州市拟认定的创新型中小企业 广州慧闻科技有限公司、广州夷昂信息科技有限公司、广州江嘉信息科技有限公司、广州道翼翔信息科技有限公司、广州华经地理信息股份有限公司、广东猎鹰地理信息科技有限公司、广州佳境环保科技有限公司等[^9^]。 ### 2024 年通过复核的广州市创新型中小企业 广州奥凯气体设备有限公司、广州华博再生医学科技有限公司、广州 Ricardo 叶片泵有限公司、广州希森药品包装设备有限公司、广州方邦电子股份有限公司、广州三晶电气股份有限公司、广州莱恩医药科技股份有限公司等[^9^]。

以下是一些受用户关注的高科技出海企业： ### 新能源领域 * **宁德时代** ：自创立之初就注重技术创新和知识产权全球布局，过去 10 年累计研发投入超 700 亿元，拥有专利及专利申请合计超 4.5 万项，海外专利超 1.8 万项。其动力电池技术先进，产品具有高能量密度、长寿命等优势，为众多国际车企供应电池，并在德国、匈牙利、西班牙建立生产基地[^1^]。 * **比亚迪** ：作为全球新能源汽车领域的领军企业，其新能源汽车在全球多个国家和地区销售，包括欧美、亚洲、大洋洲等市场。同时，比亚迪在电池技术、太阳能等多个新能源相关领域也有深厚的技术积累和广泛的产品应用。 ### 智能硬件领域 * **大疆** ：是全球消费级无人机市场的龙头企业，其无人机产品以先进的飞行控制技术、高清影像拍摄功能以及稳定可靠的性能等优势，占据了全球大部分市场份额，并广泛应用于航拍、农业、测绘、安防等多个领域。 * **华米科技** ：其智能手环等可穿戴设备产品具有高性价比和丰富的功能，在海外市场受到广泛欢迎，与全球多家知名厂商建立了合作关系。 * **追觅科技** ：以智能清洁家电等产品为主，通过持续的技术创新和产品迭代，在海外电商等渠道的 sales 排名表现突出，其产品在吸力、噪音控制、智能化程度等方面具有一定的竞争优势。 ### 人工智能及自动驾驶领域 * **西井科技** ：身具 “智能化 + 绿色环保” 两大概念，将无人驾驶新能源重卡引入阿联酋阿布扎比哈里法港，为中东地区的智能化应用提供了良好案例[^5^]。 * **济驭科技** ：其无人驾驶系统等产品在技术上具有一定的创新性，展现了中国企业在人工智能与汽车交通领域融合发展的实力[^10^]。 ### 云计算领域 * **阿里云** ：在全球云计算市场中占据重要地位，提供了丰富多样、高性能、高可靠的云服务，在电商、金融、媒体、政务等多个行业领域拥有众多海外客户，其数据中心分布在全球多个地区，能够为全球企业客户提供高效便捷的云计算解决方案[^10^]。 * **华为云** ：依托华为在 ICT 领域的深厚技术积累和强大的研发实力，提供了包括计算、存储、网络、安全等在内的全方位云服务，在全球市场具有较高的知名度和影响力，尤其在企业级市场，为众多大型企业和机构提供数字化转型的云服务支持[^6^]。 ### 消费电子领域 * **传音控股** ：旗下拥有多个新兴市场知名手机品牌，如 Tecno、Infinix 等，针对非洲、南亚、东南亚等新兴市场消费者的需求特点，进行了产品的本地化设计和优化，在这些市场占据较高的份额。 * **安克创新** ：是一家专注于智能硬件领域的科技企业，其充电类、智能创新类等产品在海外市场表现优异，以高品质、高颜值和高性价比著称，通过与全球多个国家和地区的电商平台和零售商合作，构建了庞大的销售网络。 ### 金融科技领域 * **蚂蚁集团** ：通过支付宝等产品在移动支付、数字金融科技平台等领域具有强大的技术和市场优势，其跨境支付等业务为全球用户和商家提供了便捷的支付解决方案，在推动全球金融科技发展和应用方面发挥了重要作用[^6^]。 * **长亮科技** ：率先将中国的数字银行产品和服务推向海外，在东南亚等地区的大型银行成功落地中国核心系统，助力海外金融机构实现数字化转型[^6^]。 ### 智能交通领域 * **海信** ：其智能交通解决方案已在埃塞俄比亚等多个海外国家应用，通过智能交通系统提升了当地的交通管理效率和交通运输能力[^4^]。 ### 半导体领域 * **长电科技** ：作为国内首家上市的半导体封测公司，通过不断的并购发展，如收购全球第四大封装厂商星科金朋等，实现了产业结构升级，并与国际半导体行业巨头建立合作关系[^7^]。 * **通富微电、华天科技** ：也先后宣布并购马来西亚的封测厂，在海外市场积极布局，提升了我国半导体产业在全球的竞争力[^7^]。 ### 电商平台领域 * **SHEIN** ：在全球时尚电商市场占据重要地位，以其快时尚模式和高性价比的产品吸引了大量海外年轻消费者，其网站和 APP 在多个国家和地区的下载量和访问量名列前茅。 * **TikTok** ：作为全球领先的短视频社交平台，不仅在用户增长和内容创作方面取得了巨大成功，还通过电商功能的拓展，如 TikTok Shop 等，逐步成为连接全球商家和消费者的重要桥梁，在美国、欧洲、东南亚等市场的电商业务发展迅速。

用户对深信服安全产品的评价普遍较好，以下是一些具体的评价内容： ### 性能与功能 * **功能强大且全面** ：深信服下一代防火墙 AF 等产品功能丰富，如具有强大的入侵防御能力，漏洞攻击拦截率高达 99.7%；还能精准拦截失陷主机，定位准确率高达 99%，并可高效联动响应，实现全网安全免疫[^9^]。 * **技术创新与先进** ：深信服的安全产品不断引入新技术，如 AI 和云化赋能，使其能够有效应对新型安全威胁。像深信服安全 GPT，具备强大的用户场景上下文理解能力，可实现 30 秒研判遏制威胁，单一事件平均闭环时间缩减 96.6%，并且能够通过自然语言问答对话，为安全人员提供深入解答。 ### 用户体验 * **操作简单便捷** ：界面简洁明了，易于操作和管理，支持办公网、服务器场景的安全策略配置模板，具有丰富的安全有效性检查能力，确保策略不错配、不漏配，同时支持丰富的策略优化工具与策略检查规则，帮助用户剔除无效策略，减少安全隐患[^9^]。 * **稳定性高** ：在运行过程中表现稳定，不会频繁出现崩溃或卡顿现象，能持续检测恶意流量并发出警报，为用户提供精准的 7×24 小时实时在线智能值守[^1^][^3^]。 ### 安全效果 * **安全防护能力强** ：能够有效抵御各种网络威胁，如病毒、木马、网络攻击等，为用户提供更高级别的安全保障。在国际权威评测机构 CyberRatings.org 的测试中，深信服 AF 在路由与策略执行、TLS/SSL 功能、逃逸攻击防护、稳定性与可靠性等方面均达到了 100%[^5^]。 * **威胁情报丰富** ：深信服拥有丰富的威胁情报，其 Feed 定制威胁情报服务具有 “更早发现高级威胁、未知威胁”“有效减少误报、漏报”“精准匹配行业威胁特点”“贴合场景化防护需求” 等显著优势，能帮助用户更好地应对各类网络威胁。 ### 售后支持 * **服务态度好** ：深信服的客户服务响应迅速，用户在使用过程中遇到问题时能够得到及时的帮助和支持，其专业的服务团队能够为用户提供全面的技术支持和解决方案。 ### 性价比 * **价格合理** ：深信服杀毒软件等产品的价格相对于同类产品来说较为合理，用户可以根据自己的需求选择合适的套餐进行购买，能够满足不同用户群体的需求。 ### 兼容性 * **兼容性良好** ：深信服安全产品能够与各种操作系统和应用程序兼容，不会因为系统升级或更换而影响其正常使用，具有广泛的适用性。

不同的安全厂商在不同的技术领域和业务方向上各有优势，以下是一些技术较为成熟的安全厂商： ### 综合实力较强的厂商 * **奇安信** ：作为国内首批获得数据安全服务一级资质的企业，拥有完备的产品体系以及贯穿数据安全生命周期的安全解决方案，涵盖数据安全防护、数据流通安全、个人信息防护等多个领域。其数据安全服务团队构成全面，成员大多在数据安全领域从业超 8 年，并持有多种专业资格认证，能充分满足政企多样化的数据安全需求[^9^]。 * **启明星辰** ：国内最早从事网络安全的企业之一，在威胁情报和高级持续性威胁（APT）防护方面的研究突出，天镜漏洞扫描系统和泰合信息安全运营中心（SOC）等产品被广泛应用。以九天・泰合安全大模型为核心驱动的安星人工智能安全运营系统，支持全流程智能化运营能力，还可在既有态势感知等平台中深度集成安星运营智能体，提升安全运营效率与精准度[^2^][^5^][^6^]。 ### 专业技术突出的厂商 * **全知科技** ：率先提出 “以数据为中心的数据流动安全” 理念，其知影 - API 风险监测系统是国内首个 API 安全闭环产品，结合大模型实现弱点自动运营；知源 - 数据资产地图自动化敏感信息识别准确率超 90%，分级结果多维可视化。产品和服务已在多地政府、金融等行业覆盖落地[^1^][^15^]。 * **梆梆安全** ：在移动端深度加固和 API 安全闭环方面表现出色，其移动应用合规平台满足 GDPR、CCPA 等国际标准，API 安全平台提供从资产发现、漏洞测试到风险防控的完整服务，在个人信息保护检测领域市占率领先，可为金融、政务等高敏场景提供合规底座[^1^]。 * **保旺达** ：创新构建 “合规与安全双驱动防护体系”，动态脱敏引擎响应速度达毫秒级，合规检查模板支持自定义扩展，满足 “三法三条例” 差异化要求。成为监管敏感型行业首选方案，在 2025 数据安全 50 强评选中跻身综合实力阵营，涵盖数据全生命周期能力[^1^]。 * **北信源** ：依托 28 年技术积累，在《2024 年中国数据安全企业全景图》中强势入选 7 大项 21 小项，覆盖数据资产防护、开发利用、身份鉴别等全链条。其产品体系具备全网动态防护、AI 驱动的控制链等三大差异化优势，可实现权限管理与风险处置效率提升 60% 以上[^1^]。 ### 在特定领域有深入研究的厂商 * **派拉软件** ：在身份安全领域持续深耕 17 载，率先提出并践行 “身份优先” 的零信任架构，其一体化零信任解决方案深度融合云原生技术，整合多种安全能力，构建端到端的安全防护[^10^]。 * **易安联** ：作为国内早一批零信任应用场景的探索者，再度入选 Gartner《2025 中国网络安全技术成熟度曲线》报告。构建融合多种安全能力于一体的全栈式办公安全方案，并率先构建起 AI 驱动的数据流转防护架构，将 AI 深度融入驱动零信任进入智能化闭环[^13^]。 * **华为** ：紧跟时代推出星河 AI 融合 SASE 解决方案，依托 “云网边端” 一体化架构，实现四大安全能力突破，其 HiSec Endpoint 基于业界首创威胁溯源图引擎，可实现终端勒索病毒精准检出，华为 HiSec Insight 安全态势感知系统已在众多行业广泛应用，且深度参与政务网络安全监测平台标准制定及实施，实现了多地市的落地应用[^3^][^7^]。 ### 专注于数据防泄露的厂商 * **天空卫士** ：凭借全面的解决方案和专业的服务团队，在数据防泄密领域保持领先地位，可为企业提供全方位的数据安全保护[^16^]。 * **亿赛通** ：以丰富的产品线、稳定的产品性能和优质的服 务，赢得市场的广泛认可[^16^]。 * **洞察眼 MIT 系统** ：集成了即时通讯管控、邮件管控、文档安全管控等多项功能于一体，能够及时发现并应对潜在的数据泄露风险，迅速崛起为行业内的佼佼者[^16^]。 * **洞眼查软件** ：采用人工智能和机器学习技术，自动识别和分析企业中的敏感数据，并进行重点保护，其智能内容识别功能可精准识别敏感信息，提高防泄漏效果和效率[^16^]。