编者按：本期专题从大模型赋能网络安全的研究基础、关键技术路径与典型应用实践等多个维度展开探讨，系统梳理了当前人工智能安全在深度伪造检测、漏洞挖掘、渗透测试、体系架构演进与专家模型协同等方向的研究现状，呈现了大模型在语义理解、推理生成与智能协同等能力上的跨任务适应性与工程化潜力。同时，专题也展示了大模型技术在提升网络安全响应效率、支撑复杂场景落地、推动安全体系智能化转型中的实际价值，为应对复杂威胁环境与产业落地挑战提供了多角度的解决思路与实践路径。
专题背景
以ChatGPT、Claude、Gemini等为代表的大模型持续突破通用理解与生成边界，推动人工智能快速渗透至数据处理、系统控制和网络交互等关键领域。在此背景下，传统网络安全体系正经历深刻变革：防御模式从静态规则走向语义推理，任务执行从人工操作迈向智能体协同。一方面，大模型本身带来了新的攻击面，例如深度伪造与提示操控问题频发，暴露出模型对齐机制、响应策略与安全边界控制的结构性不足；另一方面，大模型也展现出重塑网络安全的巨大潜力，如赋能漏洞挖掘、智能渗透、威胁检测与自动响应等任务，推动安全体系向智能化、自主化方向演进。
近年来，清华大学、浙江大学等高校在伪造检测、漏洞分析等方面持续取得研究进展，腾讯、360、安恒信息、华为等企业也在安全运营、威胁识别、数据治理等场景中推进模型落地。然而，目前的技术体系仍面临诸多挑战：检测模型难以适应高质量伪造内容，漏洞挖掘仍依赖手工特征与场景匹配，渗透测试与安全运营缺乏可扩展的智能调度机制，跨任务专家模型调优与协同部署机制仍不完善。因此，有必要对大模型赋能下的网络安全研究进行系统梳理，分析其在各关键方向的应用潜力、技术瓶颈与未来路径，推动构建可信、稳健、自主的大模型安全能力体系。
文章导读
如何有效释放大模型在网络安全领域的能力潜力，同时应对其带来的操控风险与系统不确定性，是构建新一代智能安全体系的核心课题。本期专题邀请6个研究团队的专家学者撰稿，结合各自研究领域，分享他们在大模型赋能网络安全方向上的研究经验与技术探索。专题内容涵盖深度伪造检测、漏洞挖掘、自动化渗透测试、智能防御体系设计、专家模型协同与垂域模型落地等关键议题，呈现出当前人工智能安全研究的融合趋势与工程化落地路径。
随着生成式模型能力的不断增强，深度伪造内容在语义与视觉层面的隐蔽性与对抗性显著提升，传统检测方法面临鲁棒性与泛化能力的双重瓶颈。浙江大学任奎等在《深度伪造内容检测的挑战及可行技术路径》中总结了当前主流的检测技术路径，包括频域建模、多模态对比学习与对抗鲁棒增强，分析了现有方法在效率、数据基础与算法融合方面的不足，并提出融合法律规范与技术协同的未来研究方向。
漏洞作为攻击路径的重要入口，其自动化发现能力直接决定安全防御系统的响应效率与覆盖范围。浙江大学林型双等在《大模型赋能漏洞自动化挖掘》中，基于小模型深度学习在漏洞检测中的应用发展，梳理了当前方法在表达能力、泛化性与样本依赖性方面的限制。文章进一步探讨了大模型在语义建模、任务泛化与知识迁移的应用潜力，并分析了提示工程、指令微调、推理链引导等关键技术路径的潜力与挑战。
面对环境复杂、反馈稀缺、攻击链重构困难等挑战，自动化渗透测试亟须引入更强的动态建模与智能推理能力。清华大学与绿盟科技舒展团队在《基于大语言模型的自动化渗透测试研究》中总结了渗透测试过程中的4类核心任务：环境建模、路径规划、因果推理与策略生成。文章分析了大模型在上下文理解、多模态融合与任务协同中的潜力，并展望了面向真实网络环境的智能化渗透测试体系构建方向。
在网络威胁持续演化的背景下，安全体系正从以规则驱动的静态响应模式转向具备理解与推理能力的主动防御架构。国家电网刘孟奇等在《人工智能大模型驱动的网络安全防御体系智能化演进路径》中，系统梳理了大模型在数据安全、邮件防护、安全运营等八大场景中的应用模式，提出了“快思考+慢思考”的能力分层架构，并对新一代认知安全体系在产业结构重塑中的潜在作用进行了深入探讨。
资源受限场景下的大模型部署与多专家能力协同，是实现安全任务泛化与模型调度效率提升的重要方向。清华大学周鸿祎等在《一种紧凑的多专家协同大语言模型框架》中提出紧凑的多专家协同框架，通过引入主干–专家解耦结构与任务门控机制，实现多个领域专家模型的动态推理、规则规划与弹性装载，在五大安全任务中实现较优性能与资源占用平衡，展现了大模型系统在多专家协同与工程化落地方面的实践能力。
安全垂域模型作为大模型在企业级网络安全应用中的关键形态，其构建路径与任务适配性已成为落地部署的核心难题。安恒信息姚龙飞等在《人工智能大模型赋能网络与数据安全》中提出“恒脑”五阶段智能体系演进路径，涵盖从智能助手到条件自主的能力分级。文章结合漏洞识别、告警分析与恶意样本检测等核心任务，展示了安全大模型在企业级场景中从感知辅助到系统协同的应用演进。
总结
本期专题邀请6个研究团队从各自研究领域出发，围绕生成内容治理、漏洞发现、渗透测试、体系演进与专家协同等关键问题，结合实际应用与未来趋势，提出了具有前瞻性的研究方向与工程实现路径，旨在为人工智能与网络安全的深度融合提供理论支撑与落地参照，助力构建可信、稳健、自主的大模型安全体系。
本文系《计算》第2期专题导言。
陈晶
CCF高级会员，CCCF编委。武汉大学教授。主要研究方向为网络安全、分布式系统安全。chenjing@whu.edu.cn
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