文章总结： 知道创宇副总裁李伟辰指出AI能重塑网络安全全链路效率，建议以全面智能化改造重构安全体系，但需理性看待其局限。针对攻防不对称痛点，他建议企业引入高质量威胁情报弥补样本不足，结合自身业务构建内外结合的动态防御体系，缩短建设周期。 综合评分： 70 文章分类： AI安全,安全建设,威胁情报,安全运营,解决方案

共话AI安全治理，知道创宇亮相北京人工智能产业创新发展大会

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2026年3月2日 18:09 北京

2月28日至3月1日，第四届北京人工智能产业创新发展大会在国家会议中心二期成功举办。

在北京市委网信办、中国人民大学、中国政法大学、首都师范大学、首都实业投资有限公司、门头沟区人民政府联合主办，中国人民大学高瓴人工智能学院、首都师范大学国家安全学院、门头沟区委网信办、门头沟区经信局（区数据局）承办的“人工智能安全与治理”分论坛上，知道创宇副总裁李伟辰围绕AI在网络安全防御体系中的落地实践与应用价值进行了分享。他表示，知道创宇在AI安全防御领域已深耕多年，持续打造覆盖事前、事中、事后的全链路安全防护产品矩阵，并在实战对抗中不断验证与优化AI能力。

AI重塑网络安全全链路效率体系

李伟辰指出，人工智能在当前网络安全体系中的角色，本质上是在模拟甚至部分替代人的能力，在人的指导下进行日常工作，从而在整体链条上显著提升效率。

网络安全对抗是一条贯穿“事前预防—事中监测与响应—事后溯源与复盘”的完整链路，涵盖安全分析、应急响应、安全建设以及安全意识培养等多个环节。在这些环节中，人工智能都具备明确的应用空间和实践价值。

在推进AI落地过程中，关键并不在于简单讨论“AI能做什么”或“不能做什么”，而在于系统性审视现有工作流程，思考如何以AI为核心能力，对整体安全体系进行重构与升级。也就是说，应以“全面智能化改造”为目标，对既有安全工作模式进行再设计。

同时，也必须理性看待人工智能的客观局限，包括模型能力边界、数据依赖性以及可能存在的不确定性问题。因此，AI能力的引入必须建立在风险可控的前提之上。

从实际效果来看，人工智能在不同场景中的效率提升幅度存在明显差异。在标准化程度较高、数据结构清晰的场景中，AI可以实现数十倍的效率提升；而在复杂对抗环境或高度依赖经验判断的场景中，效率提升可能仅为个位数百分比。这种差异客观存在，也意味着AI的价值必须结合具体业务场景进行精细化应用，而非一概而论。

破解攻防不对称：从威胁情报能力建设入手

针对一些企业在安全体系建设中普遍面临的攻防不对称、攻击样本不足等问题，李伟辰表示，数据与样本积累确实是行业共性挑战。

对此，他建议企业优先引入业内公认质量较高的威胁情报资源。成熟的威胁情报产品通常基于大规模开源样本、持续监测数据以及长期积累的分析能力构建，能够为企业提供高质量、结构化的安全数据支撑。

特别是一些头部安全厂商依托自身平台能力，也在持续产出具有独特视角和高价值的威胁情报成果。例如，知道创宇基于云防御形成的实时情报数据，在实战对抗场景中具有较强的代表性与参考价值。

企业在引入成熟情报资源后，可以显著缩短样本积累周期，降低安全体系建设成本，并将厂商能力成果快速嵌入自身安全运营体系之中，从而弥补数据与能力短板。

在此基础上，企业仍需结合自身业务特性与防护体系建设，逐步构建自主的数据采集与情报生产能力。在外部情报输入的基础上叠加自身特色能力，最终形成内外结合、动态演进的完整防御体系。

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