在国家全面推动“人工智能+▽★•”和能源行业高质量发展的战略背景下，AI如何赋能传统安全体系成了企业在数智化道路发展的“必选项”■。当前，传统网络安全体系在日益复杂的威胁环境下正面临严峻考验。一个中等规模的企业网络每日常需处理数千条疑似攻击告警，然而其中大量属于误报或低风险行为△▪，使得安全团队深陷▷■“警报疲劳◇-▷”▪□…。与此同时，安全专业人才的持续短缺导致告警响应迟滞，真实攻击极易被淹没于噪声之中。更为棘手的是■●，系统深层的逻辑漏洞与供应链隐患往往难以通过流量特征被直接捕捉-▪，而高级持续性威胁（APT）等攻击手段在常规安全检测中近乎“隐形”。这些挑战共同导致传统防护体系陷入“可见性不足、响应能力滞后▼■、深层风险失控◇=”的被动局面。

　　近日，中石油数智研究院与深信服科技基于昆仑大模型深度共研网络安全垂域能力▪，成功构建了能源化工行业首套行业垂域安全大模型◆。此举不仅标志着昆仑大模型可以赋能传统网络安全体系，更意味着中国石油在数智化进程中○★▽，首次系统性地解决了AI应用与安全防护一体化的业界难题-…，为行业打造了“AI向实”的安全范本，有效解决了安全专业人员稀缺▲☆、系统深层漏洞隐蔽▼、高级攻击手段难感知的三大挑战。

　　此次共创实践○，使得昆仑大模型化身7×24小时在线的虚拟安全专家●=，实现了智能运营减负◇、全流量细粒度检测、业务自适应防护■▲、AI智能研判等核心能力-•，威胁狩猎效率提升5倍以上。

　　智能运营减负—— 自动分析，释放人力。自动完成90%重复性分析工作，内置专家模型赋能团队成长•■，让安全人员聚焦高阶威胁，实现7×24小时无间断值守◇，推动运营模式从=▪“人力疲劳”转向“高效协同”。

　　全流量细粒度检测—— 全网可视，滴水不漏。对全网业务流量进行深度解析与多维特征提取，实时捕捉异常通信与隐蔽攻击…◆，实现100%流量覆盖与威胁全发现○☆，筑牢■◆“数字边防”▽。

　　业务自适应防护——业务上线，安全同步。新业务上线后自动学习生成专属安全基线，主动识别越权访问、流程绕过等业务层风险，实现“业务上线，安全同步•★”，杜绝系统◇○“带病运行”。

　　AI智能研判—— 秒级诊断，精准决策。自动完成告警关联◇◆、攻击链还原与影响评估◇□，将传统数小时的人工研判压缩至分钟级•，大幅提升研判精度与效率◁…○，显著降低误报漏报。

　　垂域安全模型的研发将“智能大脑☆★▷”的分析、决策与检测能力，注入到企业原有的安全防护血脉中◇▽。昆仑大模型凭借其强大的自然语言理解●、关联分析和态势推演能力•△，能够对海量☆◆、异构▪、碎片化的安全数据与日志进行深度智能处理，将传统安全运维从依赖专家经验的“人力密集”模式☆•▪，升级为数据与知识驱动的●…•“智能协同”模式。它使得全网威胁的可见性、可解释性极大提升，让隐匿的高级威胁无所遁形；同时■★…，通过数智化决策支持，将安全人员从重复性工作中解放出来，聚焦于战略研判与攻防对抗•-，实现了安全运营效能的跨越式提升。

　　此次成功共创实践，不仅是单一技术的突破，更代表了一种先进的▼▷“AI安全观”在能源行业的落地。中石油数智研究院与深信服联合打造的垂域安全大模型，是能源化工行业首个基于行业安全大模型标杆实践，更是大模型时代央企网络安全建设的示范样本。当能源行业加速拥抱“人工智能+”，中国石油用实践证明——只有将智能安全能力深度融入数字化转型的每一步▼▷，才能为勘探开发、生产运营等核心业务筑牢可信可控的数字防线，为行业智能化转型树立可信可控的新标杆。返回搜狐，查看更多