“我特么信你個鬼！”，老張把自己狠狠砸在工位上，喝了一口水。

想繼續(xù)罵一句，看到群里甲方說又有幾臺機器中招了，顧不上再罵，趕緊去處理…

張成，安全老司機，某安全公司在甲方的駐場運維。

對，老張是個乙方。

大家都知道做乙方慘，做安全乙方更慘，在甲方駐場的安全乙方尤其慘。

更讓老張崩潰的是，自家老板（乙方）的態(tài)度。

剛才老張之所以破防罵人，是因為和自家老板談結(jié)束駐場調(diào)回總部，談崩了！

老張在天臺與自家老板的對話

老板接了個電話，匆匆走了。

想起三年前，他也是這么畫餅的，老張心里一萬只草尼瑪飄過。

機遇就在不經(jīng)意間，悄悄來了。

新財年甲方組織架構(gòu)調(diào)整，空出來一個安全主管的編制。

甲方CIO覺得老張駐場服務這些年，非常不錯，專業(yè)又敬業(yè)。

救火背鍋樣樣行，每年紅藍攻防演練期間也能撐得住場面，多次挽救甲方于紅隊的“魔爪”。

就這樣，喜從天降，老張華麗轉(zhuǎn)身，從乙方駐場牛馬變成甲方安全主管。

集團給老張的要求是要「降本增效」，但并不砍安全預算。

既然不砍預算，老張就有譜了，花同樣的錢，自然要買點好東西。

于是，他新官上任，決定換換思路，引入AI大模型能力，提升安全運營效率，改變一下苦逼人肉運維的狀況。

首先，不再續(xù)簽原來的駐場安全運維合同，老張要選擇更牛的供應商和更先進的方案。

接下來，開啟安全大模型評測和招標↓

經(jīng)過層層篩選，貨比八家，最終，老張選擇了國內(nèi)老牌廠商綠盟的「風云衛(wèi)」。

「綠盟風云衛(wèi)」有啥本領，能夠被老張選中？

不妨來聽老張講講評測和使用感受吧↓

綠盟風云衛(wèi)是啥

風云衛(wèi)是綠盟的AI安全能力平臺，以綠盟安全大模型SecLLM和DeepSeek大模型為底座，提供運營和檢測兩大類安全智能體服務。

綠盟從2017年成立天樞實驗室開始探索AI賦能安全，八年磨一劍。

風云衛(wèi)融合了綠盟多年來安全攻防和AI研究的成果，并同時接入DeepSeek大模型和綠盟自研安全大模型。

針對運營和監(jiān)測相關工作，風云衛(wèi)提供了告警降噪、事件研判、自主狩獵、編排響應、勒索檢測、惡意文件檢測、釣魚郵件檢測等20多個智能體。

綠盟安管平臺（ISOP）、安全設備、安全服務或者第三方系統(tǒng)，都可以通過API接口來調(diào)用這些智能體，迅速提升AI“打怪”和“照妖”能力。

同時，風云衛(wèi)還支持多智能體框架，讓智能體可以通過工作流編排，組團“打怪照妖”，協(xié)同作戰(zhàn)。

這種多智能體編排是完全可視化的，零代碼、拖拽式，分分鐘讓多個智能體協(xié)作起來，完成復雜的工作流任務。

老張對這種可視化編排能力贊不絕口。

他可以根據(jù)自己集團這邊的實際業(yè)務場景，利用風云衛(wèi)提供的基礎算子、標準智能體，來組裝出自定義的「超級智能體」，干點定制化的大活。

還有一個特色，老張也很喜歡↓

大模型改變了傳統(tǒng)人機對話的方式，從圖形化GUI變成了LUI，他可以基于自然語言/語音，與風云衛(wèi)進行交互，所思即所見。

老張還記得以前駐場的時候，甲方領導總喜歡提些個性化需求：想看態(tài)勢大屏哪個模塊、哪些儀表盤怎么放好看、要餅圖還是柱狀圖…

綠盟風云衛(wèi)具體怎么用

老張講完風云衛(wèi)的基本概念，接下來分享了他在實際的安全運營中，是如何用風云衛(wèi)來解決問題。

▋第一個場景，老張用風云衛(wèi)來進行「未知威脅發(fā)現(xiàn)」。

老張把市面上的「安全威脅」分成以下三大類：已知的威脅、已知的“未知威脅”、未知的“未知威脅”。

那些從未出現(xiàn)過的攻擊方法（真正的未知威脅），人類不知道，大模型同樣也沒有地方學到，所以，它也很難發(fā)現(xiàn)。

舉個例子，在2015年之前，沒有人知道Java RCE反序列化攻擊，彼時，這就是未知的未知。

如果大模型穿越到當年，看到Java RCE，它也是一臉懵逼。

但是不要擔心，因為在實際生產(chǎn)環(huán)境下，我們遇到的絕大多數(shù)威脅都是前兩種：完全已知和已知的未知。

比如2024年紅藍攻防演練，總共283個0day，其中217個是已知的未知，剩下的都是已知的已知。

所以，真正需要重視的，正是那些能夠繞過普通防護體系的“已知的未知”威脅。

而這，恰恰是大模型的強項！

因為大模型更懂機器語言，能深刻理解攻擊載荷的文本相似性、語義相似性、行文相似性。

所以，當攻擊者變造攻擊載荷企圖繞過傳統(tǒng)的檢測手段時，大模型可以精準識別這些變體。

老張就是用了風云衛(wèi)這項能力，彌補傳統(tǒng)IPS、NDR等流量檢測系統(tǒng)的“睜眼瞎”問題。

有效發(fā)現(xiàn)變種威脅，為傳統(tǒng)檢測機制兜底。

▋第二個場景，老張用風云衛(wèi)來構(gòu)建「安全基線模型」。

按照老張的說法，在紅藍攻防演練戰(zhàn)例中，涉及內(nèi)網(wǎng)隱身橫移占比高達90%，但傳統(tǒng)檢測機制很難應對這種橫移。

比較有效的辦法就是基于UEBA基線監(jiān)測，來發(fā)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)賬號的異?；顒?。

這個原理就好像健身手環(huán)，記錄你一個月的平均心率、步數(shù)，如果某天心率突然飆高，就會提示你可能異常。

但是UEBA基線強依賴于環(huán)境數(shù)據(jù)，需要依托廠商進行定制開發(fā)，而且基于預設場景的基線模型無法解決預設場景之外的可疑攻擊檢測。

這個問題，曾經(jīng)困擾了老張好幾年。

現(xiàn)在有了綠盟風云衛(wèi)，老張可算解脫了。

基于采集日志，風云衛(wèi)能夠自主完成從數(shù)據(jù)分析、基線構(gòu)建，到策略配置、基線檢測，再到告警分析、響應處置的一條龍操作。

比如，風云衛(wèi)通過自主構(gòu)建基線、自主分析，發(fā)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)主機周期性通信，最終鎖定失陷主機。
再比如，基線分析發(fā)現(xiàn)端口訪問數(shù)激增，歷史基線（源→目標）訪問端口數(shù)量平均5個，突然增加到17個，可判斷為端口掃描行為。

▋第三個場景，老張用風云衛(wèi)來做「事件降噪」。

這可能是安全大模型最成熟的功能之一了，以前老張看告警看到眼瞎。

現(xiàn)在海量事件交給「風云衛(wèi)」先看，大模型篩完以后，需要人工處置的已經(jīng)沒有幾條了。

據(jù)說，老張最近半年都沒買過眼藥水了。

▋第四個場景，老張把風云衛(wèi)當安全牛馬用，讓它來做自主調(diào)查。

降噪以后，篩選出來的那些高危事件，以前一般要靠專家人工研判，現(xiàn)在可以繼續(xù)讓AI牛馬發(fā)揮主觀能動性：提取調(diào)查線索→規(guī)劃調(diào)查過程→執(zhí)行調(diào)查任務→總結(jié)和研判。

當某個事件擁有多個線索且存在交集事件的時候，風云衛(wèi)還能夠進行并案調(diào)查，挖出更大的幕后黑手。

其實，綠盟風云衛(wèi)還有很多用法，你看看如此豐富的智能體中心，就知道老張現(xiàn)在用得有多溜了。

當然，還有最重要的一點，AI確實緩解了人工壓力。

現(xiàn)在，所有這些安全運營的事，不需要老張?zhí)傩?，綠盟風云衛(wèi)與綠盟ISOP堪稱絕世好搭檔，大部分運維工單，都被自動化搞定了。

很多時候，老張只負責看看熱鬧、讀讀報告，了解一下處置結(jié)果就行了。

在甲方干安全，有「綠盟風云衛(wèi)」陪伴的日子，真是歲月靜好呀。