AI在国内安全保卫中的应用

20XX/XX/XXAI在国内安全保卫中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

安全保卫智能化转型背景与趋势02

AI在公共安全领域的应用实践03

AI在网络安全领域的创新应用04

AI在交通安全管理中的应用CONTENTS目录05

AI在智慧安防中的深度融合06

AI公共安全大模型技术与应用07

AI安全保卫应用的挑战与对策08

未来展望：AI驱动的安全保卫新范式安全保卫智能化转型背景与趋势01传统安防手段效率瓶颈突出传统依赖人工巡逻、固定监控等方式，人力成本高、覆盖面有限、实时性差，难以应对复杂治安形势和海量数据处理需求。突发事件响应与处置能力不足公共安全事件具有突发性和不确定性，传统模式预警不及时、资源调度效率低，应急响应时间长，易错失最佳处置时机。跨部门协同与资源整合难度大公共安全涉及多部门、多领域，传统治理模式存在信息孤岛，数据共享困难，导致协同作战能力弱，资源配置优化不足。风险预测与主动防控能力欠缺传统方式多为事后处置，缺乏对潜在风险的有效预测和早期干预机制，难以实现从被动应对到主动预防的转变。传统安全保卫面临的挑战与痛点AI赋能安全保卫的核心价值

提升预警与处置效率至分钟级AI公共安全大模型对洪涝、滑坡、森林火灾等进行情景推演与辅助决策，将预警和处置效率提升至分钟级，显著优于传统响应模式。

实现精准化风险预测与识别新一代AI监控系统通过微表情识别、步态分析等技术，提前20分钟预测潜在危险事件，在银行、机场等高风险场所预警准确率已突破98%。

构建空地一体智能应急响应AI大模型与无人机、机器狗等智能设备深度融合，可自主调度无人站内智能集群，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置，提升复杂场景应对能力。

优化安全运营与资源配置AI技术实现百万级告警自动化处置，告警综合降噪率99%以上，自动化处置率可达80%以上，为安全值守工作节省上千人力投入，大幅降低管理成本。2025年AI+安全保卫技术发展前沿

公共安全大模型深度融合专业能力如“清辰”大模型深度融合270余款公共安全仿真模型与近百种视觉算法，构建灾害应急全链路智能体系，将预警和处置效率提升至分钟级；“蓝塔”大模型基于10亿级安全语料训练，可自主调度100多个专业小模型进行综合研判，并一键生成安全报告与应急预案。

智能装备协同形成空地一体防控网络AI大模型正与无人机、机器狗等智能设备深度融合，如“蓝塔”可自主调度无人站内智能集群，指派无人机巡检高空、机器狗深入现场，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置，提升复杂场景下的应急响应能力。

城市安全质量管控体系智能化升级“城市生命线安全工程质量服务平台”构建覆盖设备、人员、项目的质量认证体系，已接入监测设备26万多套，完成专业人员认证300余名，从质量维度筑牢城市安全底线，推动公共安全管理向精细化、标准化发展。

可信计算与安全防护技术同步发展针对AI技术风险，构建以自主可信计算3.0为核心的主动免疫防护体系，实现“计算全程可测可控、安全可信”；同时，“数据安全为核心、模型安全为重点、应用安全为保障”的防护理念逐步落地，保障AI在公共安全领域的合规应用。AI在公共安全领域的应用实践02智能监控系统：从被动到主动防控传统监控的局限性传统安防监控系统依赖人工分析，存在效率低、漏报错报、实时性差等问题，难以应对复杂安全形势和海量数据处理需求。AI赋能智能视频监控AI通过图像识别、行为分析等功能对监控画面进行实时分析，提升监控精准度和应用效果。如北京交管局引入的AI视频监控系统，可自动识别车辆违章停放、行人闯红灯等行为并即时报警。异常行为与事件智能检测利用计算机视觉和深度学习算法，AI能实时检测公共场所异常行为，如携带危险物品、翻越栏杆、摔倒等，并及时报警。新一代AI监控系统通过微表情识别、步态分析等技术，在高风险场所预警准确率已突破98%。跨镜追踪与轨迹分析ReID技术能跨摄像头、跨场景根据行人穿着、体态等特征实现精准识别与检索，帮助公安刑侦串联嫌疑人轨迹，提升破案效率，也可应用于大型公共场所智能寻人。风险预测与预警平台建设多源数据融合与分析技术

平台整合监控视频、传感器数据、历史事件记录等多源信息，运用大数据分析和机器学习算法，构建全面的风险评估模型，实现对潜在安全风险的精准识别。动态风险评估与概率预测

结合历史犯罪数据、人员流动、环境信息等因素，AI模型能够动态评估不同区域的安全风险等级，并预测事件发生的概率，为安防资源部署提供科学参考。分钟级预警响应机制

如“清辰”公共安全大模型对洪涝、滑坡、森林火灾等灾害进行情景推演与辅助决策，将预警和处置效率提升至分钟级，为应急响应争取宝贵时间。智能预警信息发布与联动

平台可根据预警级别自动向相关部门、社区及个人推送预警信息，并与应急指挥系统联动，启动相应的预案，实现从预警到处置的快速衔接。自动化巡检与管理系统应用AI驱动的无人机巡逻系统上海公安局采用配备高清摄像头和图像识别算法的AI无人机进行城市巡逻，能自动识别人员密集区域、建筑物秩序等情况，提供实时视频和图像数据，拓展监控视野并保障警员安全。智能巡检机器人的高危场景应用国投智能展示的智能巡检机器人具备自主导航与异常行为识别功能，已在电力、化工等高危场景实现替代人工巡逻，降低人力成本并提高巡检频次，有效识别门禁异常、设备故障等安全隐患。空地一体智能应急响应体系天泽智联“蓝塔”安全大模型可自主调度无人站内智能集群，指派无人机巡检高空、机器狗深入现场，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置，在合肥等地实践中形成火灾防控全流程闭环管理。事件分析与应急响应平台构建多源数据整合与智能分析平台整合监控视频、传感器数据、报警信息及历史事件数据，利用AI算法进行多模态数据融合分析，实现事件快速识别与态势研判，为应急决策提供科学依据。自动化应急资源调度与协同AI大模型可自主调度无人机、机器狗等智能设备，形成“空地一体”自动化巡检与应急处置体系，优化资源配置，提升复杂场景下的应急响应能力与处置效率。情景推演与辅助决策支持深度融合公共安全仿真模型与视觉算法，对自然灾害、突发事件等进行精准情景推演，将预警和处置效率提升至分钟级，辅助生成科学合理的应急预案。一键化安全报告与预案生成基于海量安全语料训练的AI模型，能够实时查询分析运营数据，一键生成各类安全报告与应急预案，大幅减少人工撰写成本，提升文档产出效率与规范性。AI在网络安全领域的创新应用03AI驱动的威胁检测与预警系统

01高级威胁智能检测：突破传统规则桎梏基于AI技术的威胁检测系统能实时监测网络流量，利用机器学习算法识别潜在恶意活动。如深信服安全GPT流量检测大模型，在0day威胁场景无先验规则情况下检出率达87.24%，加密威胁场景增量检测出20+起高价值加密Webshell通信行为。

02钓鱼邮件精准识别：高对抗场景下的高效拦截AI驱动的钓鱼邮件检测系统通过海量样本训练，显著提升检出率。深信服安全GPT钓鱼检测大模型对高对抗钓鱼邮件检出精准率超99.9%，误报率仅0.046%，攻防演练期间成功拦截多起冒充经销商、求职者的定向钓鱼及银狐木马窃密行为。

03智能化安全运营：百万级告警的自动化处置AI技术赋能安全运营，实现告警的精准研判与自动化处置。深信服安全GPT运营大模型每日可分析研判百万级告警，综合降噪率99%以上，自动化处置率达80%以上，某部委用户在攻防演练期间巅峰时每天自动化处置告警超10000条，大幅节省人力投入。

04数据安全风险监测：动静态数据的智能防护AI大模型实现动静态数据自动化分类分级与常态化智能风险监测预警。深信服安全GPT数据安全大模型相较传统方法，分类分级准确率从50%提升到90%，效率提升40倍，数据安全风险事件检出率较传统引擎+人工分析提升40%。智能防火墙技术发展与应用

传统防火墙的局限性传统防火墙依赖人工规则更新，对未知风险和快速变异的AI驱动攻击（如每24小时变异率达93%的攻击）防御能力不足，存在滞后性和误报率较高的问题。

智能防火墙的核心技术突破智能防火墙基于AI技术，具备自适应学习能力和实时更新规则库，能通过大数据分析识别恶意程序及未知风险，实现快速、准确、智能的攻击拦截，如深信服安全GPT在加密威胁场景可增量检测出传统NDR未能识别的高价值加密Webshell通信行为。

国内智能防火墙的典型应用成效以深信服智能防火墙为例，其搭载的安全GPT模型在钓鱼邮件识别场景检出精准率达99.9%以上，在攻防演练中成功拦截多起冒充经销商、求职者的定向钓鱼行为及银狐远控等木马窃密行为，大幅提升网络安全防护水平。安全垂域大模型实践案例分析

深信服“安全GPT”：从辅助到主导的防护跨越深信服自2016年推出AI智能引擎SAVE，至2025年安全GPT迭代至4.0版本，完成从“AI辅助防护”到“AI主导防护”的跨越。其以安全垂域大模型为引擎，统一安全数据和模型底座，整合AI安全平台能力，实现从单点智能到体系智能的升级。“安全GPT”核心技术底座与能力算力层依托自研AICPAI创新平台，性能较传统架构提升5-10倍，支撑百万级威胁同时涌入的实时拦截；模型层深度融合威胁检测等专业知识，在钓鱼邮件识别等场景效果显著，如高对抗钓鱼邮件检出率超95.4%，误报率仅0.046%；数据层构建千亿级IOC/域名库，全球威胁情报100毫秒同步，55万+安全设备接入云端，每日贡献3100万+企业级情报样本。“安全GPT”典型落地场景与实战成效在高级威胁智能检测方面，0day威胁检出率达87.24%，攻防演练期间独报80+起高价值未授权逻辑漏洞；钓鱼邮件精准识别率99.9%+，拦截多起黑产窃密行为；智能化安全运营实现百万级告警自动化处置，综合降噪率99%以上，自动化处置率80%以上，节省上千人力投入；数据安全分类分级效率提升40倍，风险检出率提升40%。2025年网络安全周测试中，深信服在三大硬核场景斩获第一名。天泽智联“蓝塔”安全大模型：深度分析与设备协同“蓝塔”安全大模型基于10亿级安全语料训练，可自主调度100多个专业小模型进行综合研判，并一键生成安全报告与应急预案。它与无人机、机器狗等智能设备深度融合，能自主调度无人站内智能集群，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置，提升复杂场景下的应急响应能力。体系化防御架构设计针对AI攻击快速变异与攻防不对称痛点，突破单点防御模式，覆盖AI资产管理、脆弱性检测、跨域攻击溯源等全场景，有效解决传统工具"数据孤岛"问题，实现整体安全防护。实战化攻击链拆解能力支持AI大模型及相关业务系统的攻击流量获取、组织溯源，可有效压制攻击方效率、削弱攻击效果，提升对复杂攻击行为的识别和应对能力。生态协同与技术适配与国产操作系统欧拉深度适配，发布《新一代终端安全欧拉化白皮书》，推动芯片-系统-安全厂商协同的"基因化"安全生态构建，增强系统兼容性和安全性。国家级场景应用验证已成功应用于2025年第12届世界运动会网络安全重保等国家级场景，为大型活动提供体系化安全支撑，充分验证了AI联动防御系统在高安全需求场景下的有效性。AI联动防御系统体系构建AI在交通安全管理中的应用04智能交通监控与违法行为识别01AI视频监控系统：实时违法行为抓拍基于深度学习技术的智能视频监控系统，可自动识别车辆违章停放、行人闯红灯等交通违法行为，即时向交警发送警报信息，极大提高城市交通管理效率。例如北京交管局引入该系统，有效减少了交通事故的发生。02车辆特征智能识别：精准执法与管理AI系统通过对车辆的车牌、车型、颜色、车标等特征进行精准识别，实现对车辆的高效管理。在交通路口，可自动记录车辆通行信息，为交通违章查处提供有力证据，有效遏制交通违法行为。03异常交通行为分析与预警利用计算机视觉和深度学习算法，智能监控系统能实时分析车辆行驶轨迹、速度等参数，检测逆行、超速、违规变道等异常行为，并快速报警，帮助执法人员及时处置，维护道路交通秩序。交通拥堵预测与智能调度

AI交通拥堵预测技术借助人工智能算法，根据历史数据和实时信息准确预测道路拥堵情况，为交通管理部门或驾车者提供决策支持，减少堵塞和交通事故概率。

AI智能交通信号灯系统深圳市在繁忙路口投入基于AI技术的智能交通信号灯系统，通过实时监测分析车辆流量和行人数量，自动调整红绿灯时间间隔，测试阶段使交通事故率降低25%以上。

虚拟交通导航助手应用上海与百度合作开发基于AI技术的虚拟交通导航助手APP，通过语音识别和地理信息分析，为用户提供实时路况查询、拥堵路段躲避及最佳出行方案推荐。

交通拥堵原因分析与优化通过AI对交通拥堵原因的分析，可为道路规划和交通流控制提供数据支持，优化城市整体运输效率，提升道路交通管理的科学性和精准性。智能交通信号灯系统应用实时流量监测与动态调整基于AI技术的智能交通信号灯系统，通过对路口车辆流量和行人数量的实时监测与分析，自动调整红绿灯时间间隔，避免拥堵和事故发生。特殊场景下的车道优化系统可根据道路上行驶车辆的速度和密度变化，在需要时及时创建专用车道，优化交通流畅性，提升道路通行效率。显著的安全与效率提升以深圳市应用为例，该系统在测试阶段已使交通事故率降低25%以上，有效保障了道路交通的安全与畅通。虚拟交通导航助手实践智能语音交互与实时路况查询基于AI技术的虚拟交通导航助手APP，通过语音识别功能，用户可直接通过语音命令查询实时路况信息，无需手动输入，提升操作便捷性。拥堵路段智能躲避与路径规划结合地理信息分析和实时交通数据，虚拟助手能为用户智能规划最佳出行方案，有效躲避拥堵路段，节约用户出行时间和车辆油耗。个性化出行方案推荐该助手可根据用户历史出行习惯、偏好（如偏好高速或普通道路等），提供个性化的出行建议，进一步提高城市出行效率和用户体验。AI在智慧安防中的深度融合05人脸人体识别技术应用人脸识别：身份认证的智能化基石人脸识别技术通过提取人脸生物特征（如五官轮廓、面部纹理），结合深度学习算法，实现人员身份的快速、准确识别。在门禁系统、考勤管理、安全检查等场景中广泛应用，有效提高了通行效率与安保级别。数据堂30万人脸识别数据标注准确率达97%以上，为技术应用提供高质量数据支撑。人体识别：异常行为的实时监测利器人体识别注重对个体行为的分析，通过提取人体姿态、动作轨迹等特征，实时监测破坏公物、翻越栏杆、摔倒等异常行为并立即发出警报。数据堂人体行为数据涵盖多种场景与行为类型，可辅助AI系统精准识别潜在安全风险，保障公共区域的安全与秩序。ReID技术：跨场景追踪的关键突破ReID（跨镜追踪）技术能在跨摄像头、跨场景下，根据行人穿着、体态、发型等特征实现精准识别与检索。在公安刑侦中，可快速串联嫌疑人轨迹，为案件侦破提供关键线索；在智能寻人系统中，帮助大型公共场所快速寻找走散人员，数据堂4万人Re-ID追踪数据标注准确率超97%。ReID技术核心功能ReID技术能够在跨摄像头、跨场景情况下，根据行人穿着、体态、发型等特征实现精准识别与检索，提升行人识别准确率和效率。公安刑侦应用案例在公安刑侦工作中，ReID技术通过对人体特征分析匹配，可在海量监控视频库中快速串联嫌疑人轨迹，为案件侦破提供关键线索，提高破案效率。智能寻人系统应用ReID技术可应用于大型公共场所智能寻人系统，帮助快速寻找走散人员，为寻人争取宝贵时间，提升公共服务安全性。高质量数据支撑数据堂拥有4万人Re-ID追踪数据，涵盖室内外场景、不同年龄段、时间段、拍摄角度及服饰，标注人体矩形框和15种人体属性信息，准确率达97%以上，为ReID技术应用提供坚实数据基础。跨镜追踪（ReID）技术实践车辆识别与智能交通管理车牌与车辆特征精准识别AI系统通过对车辆的车牌、车型、颜色、车标等特征进行识别，实现对车辆的精准识别与管理，为交通违章查处提供有力证据，有效遏制交通违法行为。智能交通信号灯动态调控基于AI技术的智能交通信号灯系统，通过对车辆流量和行人数量的实时监测分析，自动调整红绿灯的时间间隔，优化交通流畅性，如深圳市应用后交通事故率降低25%以上。交通拥堵预测与出行引导借助人工智能算法，根据历史数据和实时信息准确预测道路拥堵情况，提供给交通管理部门或驾车者，有助于合理规划出行路线，减少堵塞和交通事故概率。虚拟交通导航助手优化出行如上海与百度合作开发的基于AI技术的虚拟交通导航助手APP，通过语音识别和地理信息分析等功能，为用户提供实时路况查询、拥堵躲避及个性化最佳出行方案。城市场景化识别与精细化治理

城市环境智能监测与管理AI场景识别技术与物联网设备结合，可实现垃圾堆积监测、占道经营预警、消防通道堵塞检测等功能，帮助管理部门及时清理与修复，保持城市整洁美观。

公共安全事件智能识别与处置AI系统能够对露天烧烤、火焰、迷雾等场景进行监测，一旦发现问题，及时通知维护人员进行监管，有效治理城市乱象，保障公共安全。

城市场景化数据支撑与应用通过10万张涵盖街道、小吃街、店铺门口、楼道等多场景、不同时间段（白天、夜晚）、不同拍摄角度的城市精细化治理数据，为AI模型训练提供高质量支撑，提升场景识别准确性。AI公共安全大模型技术与应用06公共安全大模型核心技术架构

算力层：高性能AI计算平台支撑自研AICPAI创新平台在多实例、高并发场景下性能较传统架构提升5-10倍，凭借高并发度、大吞吐量与低响应延时，为安全大模型的训练与推理需求提供底层保障，支撑“百万级威胁同时涌入”场景下的实时拦截。

模型层：安全垂域大模型能力国内首发安全垂直领域大模型“安全GPT”已迭代至4.0版本，深度融合威胁检测、安全运营、攻防对抗等专业知识，在钓鱼邮件识别、银狐远控拦截、加密附件分析等核心场景中实现指数级效果提升，如对高对抗钓鱼邮件检出率超95.4%，误报率仅0.046%。

数据层：海量高质量安全数据支撑构建千亿级IOC/域名库，全球威胁情报100毫秒同步，55万+安全设备接入云端，每日贡献3100万+企业级情报样本，为模型训练提供高质量数据支撑，可针对热门威胁的百万次变种自主实时分析辅助研判，更新防御策略。

多模型协同与专业能力融合如“清辰”公共安全大模型深度融合270余款公共安全仿真模型与近百种视觉算法，构建灾害应急全链路智能体系；“蓝塔”安全大模型基于10亿级安全语料训练，可自主调度100多个专业小模型进行综合研判，一键生成安全报告与应急预案。“清辰”公共安全大模型应用案例

研发背景与核心定位由清华大学合肥公共安全研究院与北京辰安科技联合研发，面向自然灾害、安全生产等重点领域，旨在构建灾害应急全链路智能体系。

技术架构：多模型与算法深度融合深度融合270余款公共安全仿真模型与近百种视觉算法，形成具备强大分析与推演能力的技术底座，为应急决策提供科学支撑。

核心能力：情景推演与辅助决策能对洪涝、滑坡、森林火灾等灾害进行精准情景推演，将预警和处置效率提升至分钟级，如同一“会思考的应急大脑”。

应用价值：筑牢灾害应急“智慧防线”通过构建灾害应急全链路智能体系，显著提升公共安全领域的风险应对速度与决策准确性，为保障人民生命财产安全提供有力技术保障。“蓝塔”安全大模型实践成效

深度分析与综合研判能力基于10亿级安全语料训练，可自主调度100多个专业小模型进行综合研判，能实时查询分析运营数据，为安全决策提供有力支持。

安全文档高效生成具备强大的生成能力，可一键生成各类安全报告与应急预案，大幅减少人工撰写成本，提升安全文档产出效率与规范性。

空地一体应急处置协同与无人机、机器狗等智能设备深度融合，可自主调度无人站内智能集群，指派无人机巡检高空、机器狗深入现场，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置。

城市安全治理效能提升在合肥、临沂等地实践中，通过AI调度无人机与机器狗，使城市消防安全从监测预警到应急处置形成全流程闭环管理，火灾防控效率显著提升，构建多方共赢治理新生态。空地一体智能应急响应网络AI大模型与无人机、机器狗等智能设备深度融合，可自主调度无人站内智能集群，指派无人机进行高空巡检、机器狗深入现场，实现“空地一体”自动化巡检与应急处置，提升复杂场景下的应急响应能力。多模态智能装备场景化应用警用AI眼镜可实时识别人员身份并调取信息；智能巡检机器人具备自主导航与异常行为识别功能，已在电力、化工等高危场景实现替代人工巡逻，降低人力成本并提高巡检频次。边缘计算赋能实时响应决策采用MoE架构的千亿参数大模型实现边缘端部署，新型神经形态芯片使监控设备本地算力提升15倍、功耗降低60%，4K视频流可在设备端完成实时分析，将高速公路应急响应延迟从500ms压缩至50ms。行业应用效能提升案例天泽智联解决方案在合肥、临沂等地实践中，通过AI调度无人机与机器狗，使城市消防安全从监测预警到应急处置形成全流程闭环管理，火灾防控效率显著提升，构建多方共赢治理新生态。AI+智能设备协同应用体系AI安全保卫应用的挑战与对策07数据安全与隐私保护问题

安防数据的敏感性与隐私风险安防数据，如视频监控、人脸人体数据、车辆信息等，直接涉及个人身份、行为轨迹等敏感隐私。若处理不当或发生泄露，可能导致个人隐私被侵犯，甚至被不法分子利用。

数据采集与使用的合规性挑战AI安全应用依赖海量数据训练与运行，如何在数据采集环节获得合法授权，在使用过程中严格遵循数据保护法规（如GDPR、CCPA、PIPL），避免超范围使用，是当前面临的重要合规挑战。

数据共享与跨部门协同的安全隐患公共安全领域涉及多部门数据共享与协同，传统模式下“数据孤岛”现象突出，而数据共享过程中若缺乏健全的安全机制和统一标准，易引发数据泄露和滥用的风险。

AI模型自身安全与数据投毒风险AI模型在训练过程中可能遭受“数据投毒”等攻击，导致模型输出错误结果，影响安全决策；同时，模型本身的安全防护不足，也可能成为数据泄露的源头。算法可靠性与识别准确性挑战复杂环境下的识别精度瓶颈AI安防系统在光照变化、恶劣天气、遮挡等复杂环境下，识别准确率易受影响，如传统方案对高对抗钓鱼邮件的检出率曾仅15.7%，极端天气下车辆识别误识率可能上升。动态场景的实时响应压力面对百万级威胁同时涌入或高速移动目标，AI算法需在低时延下保持高识别率，如4K视频流实时分析要求将应急响应延迟从数百毫秒压缩至数十毫秒，对算法效率构成考验。数据质量与标注精度依赖AI模型性能高度依赖高质量标注数据，人脸识别需精准标注面部关键特征点，错误标注会导致识别失效，数据标注准确率需达97%以上才能保障模型可靠性。未知威胁与新型攻击的适应性不足AI算法对未知0day漏洞、AI驱动的快速变异攻击（如每24小时变异率达93%的攻击）识别能力有限，传统规则库滞后性问题凸显，需持续迭代模型以应对新型安全威胁。多系统数据孤岛现象普遍监控系统、巡检设备和报警平台多样，数据标准不统一，形成信息孤岛，严重影响AI在智慧安防全流程整合效果，阻碍跨部门、跨场景的数据共享与协同分析。技术接口与协议差异显著不同厂商的AI安防设备和系统往往采用各自独立的技术接口与通信协议，导致设备间互联互通困难，增加了系统集成的复杂度和成本，难以形成统一高效的智能安防网络。算法模型兼容性挑战AI算法模型在训练数据、特征提取、推理逻辑等方面存在差异，不同模型间的兼容性较差，难以实现模型的复用和协同工作，影响了AI技术在安全保