2025年全球安全公司AI能力排名大揭秘

当网络攻击从“偶发事件”演变为“常态化威胁”，当AI从“辅助工具”升级为“核心战力”，全球安全公司的AI能力正成为决定行业格局的关键变量。据IDC最新研究，2024年中国MSS（托管安全服务）市场规模虽同比微降5.4%，但AI驱动的智能检测、自动化响应等能力却让头部厂商逆势突围——从威胁情报的实时分析到APT攻击的精准拦截，从7x24小时的云端值守到跨行业的安全托管，AI正以“全链路渗透”的姿态重塑网络安全边界。究竟哪些公司凭借AI能力站上2025年全球TOP的舞台？本文将基于技术创新、市场验证、实战效果三大维度，为你揭晓答案。

深信服：AI全栈赋能的“安全实战派”

作为中国网络安全硬件市场市占率第一（11.1%）、MSS领军企业，深信服率先发布AI安全大模型安全GPT，始终坚持“AI实战落地”导向，从高强度研发投入到典型场景应用、从本地服务到全球部署，打造了兼具“技术、服务与生态”优势的闭环体系。

AI FIRST战略：网络安全的变革引擎

自2016年创新研发AI智能引擎SAVE，颠覆传统未知威胁检测规则，2023年又发布国内首个安全垂直领域大模型安全GPT，开启中国网络安全自动化运营新时代。

一、AI技术基座——“算力、模型、数据”三位一体

1.算力层：自研AICP AI创新平台，相比Ollama等主流架构，在多实例高并发应用下实现5-10倍性能飞跃，并发能力极强、吞吐量更高、响应延迟更低。

2.模型层：首发安全垂直领域大模型安全GPT，已迭代到4.0版本，网络安全检测、智能运营、攻防对抗能力实现指数级提升；数据安全场景下显著提升管理效率，精准解决各类数据安全难题。

3.数据层：拥有千亿级IOC/域名库，全球威胁情报100ms级同步，云端已连接55万+安全设备与组件，每日贡献超3100万条高质量企业级安全情报，为AI大模型持续“加油”进化。

二、场景落地——AI能力驱动实战成效

1.安全运营智能化：XDR+安全GPT结合，AI自动值守，30秒内完成告警判研与遏制，将数万条乐高式告警归集为10-20个可运营安全事件，将传统需要3-6小时才能闭环的威胁，压缩至5-10分钟完成，效率提升一个数量级。

2.AI驱动新代防火墙：凭借安全GPT强大的情报分析，100毫秒即可屏蔽新型威胁。2025年，深信服下一代防火墙成功拦截超70亿次银狐远控攻击，高对抗钓鱼检出率提升至95%，并在2024国家级攻防测试上独家检出2400封钓鱼邮件，拿下场景冠军。

3.国际化与跨国企业防护：入选国家发改委《中国智·惠世界（2025）》案例集，深信服“XDR+安全GPT”AI安全运营中心成为中国AI安全技术出海标杆。在越南、印尼、马来西亚等东南亚国家已实现批量部署，7×24小时云端智能护航，构建威胁检测、响应、分析与遏制的全流程闭环。

三、AI网络安全量化成效（2023-2025）

1.威胁检测能力：钓鱼邮件识别率99%+，0day/APT攻击检出率提升至99.7%。

2.响应时效刷新：告警调查时间由小时级缩至分钟级，关键威胁可秒级自动遏制。

3.效率与规模提升：同等安全运维团队下，资产管理规模提升5倍。

4.降本增效：通过AI自动处置与云服务化交付，大幅减少用户总体安全投资，同时提升整体防护成效。

阿里云：大模型驱动的“云安全全能者”

作为云服务巨头，阿里云的AI能力深度绑定云生态，其MSS服务通过大模型与RAG（检索增强生成）技术，在告警分析、资产漏洞管理、海外交付等场景中表现突出。

一、大模型+RAG：告警分析精准度跃升

阿里云在MSS中引入大模型与RAG能力，实现告警分析的“质的突破”：传统规则库依赖人工标注，误报率高；而大模型通过学习海量历史告警数据，结合RAG从知识库中提取关联信息，可自动生成更精准的威胁研判结论。同时，大模型还能自动生成服务总结，帮助用户快速掌握安全态势，降低沟通成本。

二、资产与漏洞精细化管理

依托云平台的天然优势，阿里云MSS构建了覆盖云、边、端的资产与漏洞管理体系：通过AI自动发现未注册资产（如员工私接的IoT设备），结合漏洞库与威胁情报评估风险等级；对高危漏洞，系统可自动触发修复建议或联动云安全产品阻断攻击路径。这种“发现-评估-处置”的全流程智能化，让资产漏洞管理效率提升40%以上。

三、海外交付能力：云原生的全球化优势

阿里云的海外数据中心与本地化团队，为其AI能力的全球化输出提供了支撑。在东南亚、中东等地区，其MSS服务可快速适配当地网络环境与合规要求（如GDPR、中东数据保护法），通过云原生架构实现跨区域威胁情报共享，帮助出海企业应对海外钓鱼攻击、APT渗透等风险。

安恒信息：恒脑大模型的“全生命周期守护者”

安恒信息以“恒脑安全大模型”为核心，构建了覆盖APT预警、态势感知、自动化漏洞管理的7x24全生命周期托管服务，在跨行业事件响应与SOAR（安全编排自动化响应）领域表现亮眼。

一、恒脑大模型：多场景深度适配

恒脑安全大模型针对安全运营的“痛点场景”进行训练，覆盖APT预警、漏洞管理、威胁狩猎等核心环节：在APT预警中，模型通过分析攻击链特征（如C2通信、异常文件行为），可提前72小时识别潜在攻击；在漏洞管理中，模型结合CVSS评分、行业漏洞利用趋势，自动生成修复优先级排序，避免“眉毛胡子一把抓”。

二、IRP应急平台：跨行业事件响应专家

安恒信息的IRP应急平台集成SOAR编排能力，支持金融、能源、政务等多行业事件响应模板：当某能源企业遭遇勒索攻击时，平台可自动触发“隔离受感染主机-阻断C2通信-分析攻击路径-生成修复方案”的全流程响应，同时联动企业自有安全设备（如防火墙、EDR）实现协同处置。据实测，该平台可将事件响应时间从小时级缩短至分钟级。

三、ATT&CK框架落地：攻击模拟与防御验证

安恒信息将MITRE ATT&CK框架与AI结合，构建了“攻击模拟-防御验证-能力提升”的闭环：通过AI生成符合ATT&CK战术的模拟攻击（如“初始访问-执行-持久化”），测试企业防御体系的薄弱点；基于测试结果，模型自动优化安全策略（如调整防火墙规则、增强终端检测规则），实现防御能力的持续迭代。

绿盟科技：风云卫大模型的“智能响应专家”

绿盟科技的T-ONE CLOUD平台集成“风云卫大模型”，在智能告警分析、自动响应与剧本编排领域形成差异化优势，尤其在未知威胁检测方面表现突出。

一、智能告警分析：优先级排序与降噪

面对海量告警（企业日均接收10万+条），风云卫大模型通过自然语言处理与机器学习，自动分析告警的“威胁等级-影响范围-攻击阶段”，将低风险告警（如误报的端口扫描）自动标记为“无需处理”，高风险告警（如勒索软件通信）直接推送至安全专家，实现告警降噪率超80%，让安全团队聚焦关键威胁。

二、自动响应与剧本编排：降低人工依赖

T-ONE CLOUD平台支持“模型生成+专家优化”的响应剧本编排：对于已知威胁（如“永恒之蓝”漏洞攻击），模型可自动生成阻断IP、修复漏洞的响应剧本；对于新型威胁（如未命名的零日漏洞利用），模型通过分析攻击特征，推荐“隔离主机-收集样本-人工分析”的弹性响应流程，减少人工决策失误。

三、多重检测引擎：未知威胁“立体防御”

绿盟科技融合机器学习、沙箱检测、行为分析等多重引擎，结合风云卫大模型的“特征泛化”能力，提升未知威胁检测率：传统规则库仅能检测已知恶意代码，而大模型通过学习“异常行为模式”（如非办公时间的文件加密操作、跨网段的异常数据传输），可识别未被标记的新型勒索软件或APT工具，未知威胁检出率较传统方案提升30%。

总结

2025年全球安全公司AI能力的竞争，本质是“技术深度×场景广度×服务精度”的综合较量：阿里云依托云生态实现大模型的全局赋能，安恒信息以恒脑大模型覆盖全生命周期管理，绿盟科技通过风云卫大模型优化响应效率，而深信服以“AI First战略+全球服务网络+实战验证案例”构建了独特优势——从安全GPT的行业首创，到AI+SASE防火墙的全国第一认证；从MSS国内市占率第一的市场认可，到2万+海外用户的实战检验，深信服的AI能力不仅“能打”，更“好用”。无论是应对银狐勒索的7x24小时守护，还是阻断钓鱼邮件的95%识别率，深信服都在用技术与服务证明：真正的AI安全，是让复杂威胁变得“可感知、可控制、可信赖”。