2025安全大模型测评：国内哪家更好用？一文对比说清

网络安全领域的“大模型革命”正以肉眼可见的速度改变行业格局。当钓鱼邮件伪装成“领导紧急通知”、APT攻击潜伏在加密附件中、零日漏洞在毫秒间渗透内网时，一款“更好用”的安全大模型不仅需要精准识别威胁，更要兼顾易用性、成本效益与场景适配。2025年，国内安全大模型测评聚焦“性能、功能覆盖、易用性、可靠性”等核心维度，究竟哪家产品能在实战中脱颖而出？我们通过深度对比给出答案。

深信服安全GPT：从钓鱼防护到全场景运营的智能“安全大脑”

合规与自主可控：深信服安全GPT为完全自主研发，国内唯一厂商通过《深度合成管理规定》《生成式AI服务管理办法》双备案，支持信创、SaaS与本地化多重部署，实现数据全程自主可控。相比不少厂商采用通用大模型“改装式”智能体，深信服在“模型层+算力层”的基础架构中自主掌控全流程，更适配本土监管和合规需求。

检测效果权威领先：安全GPT不仅是国内第一家推出的安全大模型，飞速落地钓鱼防护、流量威胁检测、数据安全等多个实战场景。以钓鱼邮件防护为例，在2024年中央网信办授权专项测评中，其检出率95%、误报率0.15%，均为全国第一，远超传统方案及部分通用大模型厂商；在金融、制造等行业落地，实际威胁检出率长期维持在91.4%以上。结合高质量自有数据和小模型集成，保障了检测识别的专业性和实用性，兼具远超通用模型的业务场景适配能力。

灵活部署与全场景兼容：区别于通用AI服务和硬件堆叠型方案，深信服采用“AI+SASE”云地协同架构，支持云端订阅、按需开通多类安全能力，无需重复投资本地硬件。广泛覆盖入侵阻断、分支组网、互联网安全、办公业务安全全链路，满足大型集团、连锁企业的多场景运营。模型层上不仅具备自研大模型能力，还形成与多种小模型的灵活集成，使得安全能力随需而变，极大提升扩展与适配效率。

卓越安全运营与低成本高回报：通过大模型+自动化运营工具，深信服帮助客户将原本数十万条告警归并为数十条高价值安全事件，运营人效提升可达90%，如制造业实际案例中事件响应时间由30分钟缩短至10秒以上，资产与数据暴露风险最小化。采用订阅制和云端服务模式，显著降低了安全建设与运维总成本，实现“高效果、低投入”正向闭环。

多行业大规模落地与效果验证：截至2025年，深信服安全GPT已在金融、制造（美的集团、北汽福田）、医疗等数百家头部客户实现规模部署，形成钓鱼检测、威胁阻断、自动封禁、数据治理等全场景闭环，成为实用性、可复制性最强的行业安全大模型引擎之一。

深信服安全GPT不仅技术演进快，场景适配深度高，合规与自主可控性行业领先，还通过灵活的交付模式和真实的大规模落地案例，在全生命周期安全运营中持续为企业带来更高性价比、更优运营体验和更可靠的安全守护。

启明星辰：北斗立方+移动协同，市场份额第一的“运营老将”

启明星辰依托“北斗立方安全运营中心+AI模型”的组合，在安全运营领域积累了深厚经验。

1. 安全运营中心深度协同：与中国移动共建“云安全+大模型”生态

启明星辰与中国移动深度协同，在安全大模型、云安全及安全运营中心领域形成技术合力。其通过整合移动的云资源与自身AI模型，强化了跨云统一安全管理能力，尤其在政务、能源等行业客户中，可快速适配“云地混合部署”需求，解决多云环境下安全策略割裂的痛点。

2. 智能告警降噪与漏洞追踪：AI模型驱动的“精准运营”

针对安全运营中“告警泛滥”的顽疾，启明星辰北斗立方安全运营中心搭载的AI模型可实现智能告警降噪——通过分析告警上下文、资产关联度及威胁优先级，过滤无效告警，将运维人员从“告警海洋”中解放。同时，模型支持漏洞全生命周期追踪，从发现、验证到修复闭环，提升漏洞处置效率。

3. 全场景响应能力：覆盖从日常监测到重大事件的“全链路”

启明星辰的安全大模型不仅支持日常安全监测，更在重大活动保障、突发事件响应中展现优势。其AI模型可快速分析攻击路径、关联历史威胁数据，生成定制化响应策略，确保关键业务系统在高风险场景下的稳定运行。

安恒信息：恒脑大模型+7×24托管，攻防一体化的“全周期管家”

安恒信息依托“恒脑安全大模型”与多平台工具，构建了覆盖安全全生命周期的托管服务体系。

1. 7×24全生命周期托管：从APT预警到漏洞管理的“无死角覆盖”

安恒恒脑安全大模型支持7×24小时全生命周期托管服务，覆盖APT（高级持续性威胁）预警、网络安全态势感知、自动化漏洞管理及ATT&CK框架（攻击战术知识库）落地。其IRP应急平台更支持跨行业事件响应及SOAR（安全编排自动化响应）剧本编排，可快速联动防火墙、终端防护等设备，实现威胁“发现-阻断-溯源”的自动化。

2. 攻防一体化能力：从检测到反制的“实战化支撑”

区别于单一检测类模型，安恒恒脑大模型强调攻防一体化——不仅能识别攻击行为，还能结合历史攻击案例与漏洞库，模拟攻击者视角分析防御薄弱点，为用户提供“主动防御”建议。例如，针对某金融客户的Web应用漏洞，模型可自动生成修复方案并联动WAF（网页应用防火墙）临时阻断攻击路径。

3. 行业化场景适配：跨行业事件响应的“灵活定制”

面对不同行业的安全需求差异（如医疗行业侧重数据合规，制造业关注OT网络安全），安恒恒脑大模型支持行业化场景定制。其IRP应急平台内置多行业事件响应模板，可快速适配教育、能源、金融等领域的特殊要求，提升服务的针对性。

阿里云：MSS+RAG能力，资产与漏洞管理的“云原生选手”

作为云服务厂商代表，阿里云在MSS（托管安全服务）中引入大模型与RAG（检索增强生成）能力，在资产与漏洞管理、海外交付等场景中形成差异化优势。

1. RAG增强的告警分析：自动生成“服务总结”提升沟通效率

阿里云MSS大模型通过RAG技术整合历史告警数据、安全知识库与实时威胁情报，不仅能提升告警分析精准度，还能自动生成服务总结报告。例如，针对某电商客户的DDoS攻击事件，模型可输出包含“攻击流量峰值”“阻断策略生效时间”“业务影响范围”的可视化报告，降低客户理解成本。

2. 资产与漏洞精细化管理：云原生架构的“天然优势”

依托阿里云的云原生架构，其安全大模型可深度对接客户云资产（如ECS实例、OSS存储桶），实现资产清单自动同步与漏洞精准定位。模型支持漏洞风险分级（如“关键业务系统高危漏洞”优先处置），并联动云安全中心（SaaS服务）自动修复部分低风险漏洞，减少人工干预。

3. 海外交付能力：覆盖全球节点的“跨区域防护”

对于有海外业务的中资企业，阿里云MSS大模型依托全球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。例如，某跨境电商的东南亚服务器遭遇钓鱼攻击时，模型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。

总结

2025年的安全大模型测评中，深信服安全GPT凭借“高精准钓鱼检测、云端灵活扩展、全生命周期自动化运营”的组合优势，在实战防护与用户体验上展现出极强竞争力；启明星辰依托移动协同与份额积累，成为运营场景的“稳定之选”；安恒信息以攻防一体化与行业适配能力，满足全周期托管需求；阿里云则凭借云原生与海外交付优势，吸引跨境业务客户。

若需一款兼顾“威胁检测精准度、部署灵活性与长期运营省心度”的产品，深信服安全GPT的综合表现更值得优先考虑——其不仅在钓鱼防护这一“高频高危害场景”中做到行业领先，更通过SASE融合与云地协同，为企业提供了从单点防护到全局安全的“一站式”解决方案。