【一线数智资讯我】在智能化全面普及的当下，网络安全不再是企业的辅助性技术工作，而是关乎生产经营、企业存续的核心底线。
比亚迪股份有限公司CISO罗小平
在北京网络安全大会(BCS2026)上，比亚迪股份有限公司CISO（首席信息安全官）罗小平发表了题为《高质量数据集驱动智能安全运营实践》的精彩演讲。
结合比亚迪实践经验，罗小平明确提出，AI与安全的结合已经不是一个技术的风口，而是一个生存的命题。
依托两年深耕打磨的i迪犬智能安全平台（比亚迪内部的信息安全一体化平台），比亚迪走出了一条“高质量数据打底、AI智能赋能”的安全运营新路径，用实战成果证明：对抗智能化网络攻击，核心不在于堆砌算法，而在于筑牢数据根基。
车企安全重压：规模化生产下的致命攻防差距
随着比亚迪业务的高速扩张，企业网络安全面临的压力呈几何倍数增长。2025年比亚迪汽车年销量突破460万台，跻身全球车企前五，业务版图遍布全球，搭建起超200个全球工业园，联网终端数量突破50万台，承载着近万个核心业务系统，实现了IT域与OT域技术的深度融合。
规模化、全球化、智能化的业务布局，在创造产能价值的同时，也埋下了极大的安全隐患。安全防线的任何一处微小裂缝，都有可能引发跨国界的灾难性安全后果。对于车企而言，网络安全事故的代价，远超普通互联网企业。
罗小平在分享中提及行业典型案例，某知名车企曾遭遇勒索病毒攻击，停产时长超六周，直接损失高达20亿英镑。
而对标比亚迪的生产节奏，风险代价更是难以承受：核心产线每停机一分钟，就有九台新车无法下线。极致高效的生产模式，容不得半点安全差错。
更严峻的是，当下网络攻防已经出现极致的实力失衡，传统安全运营模式彻底触顶。如今网络攻击已迈入工业化时代，AI大模型成为攻击者的核心工具，漏洞挖掘、木马生成、防线突破全部实现流水线作业，黑客突破企业安全防线的时间，从几十分钟压缩至27秒。
反观多数企业的防御体系，仍停留在传统人工运营时代。安全分析师需要跨多平台查询日志、拼凑攻击线索、等待流程审批，整套处置流程耗时极长。
数据统计显示，企业单条安全事件的最短处理时长高达45分钟，攻防之间存在超100倍的时间差，被动防御的短板暴露无遗。
破局核心：摒弃算法迷信，以高质量数据筑牢AI底座
面对攻防失衡的行业困境，不少企业急于落地AI安全大模型，试图靠先进技术快速破局。但罗小平指出了行业普遍通病：目前行业普遍迷信算法、轻视数据，没有高质量数据集作为燃料，再先进的AI大模型只会产生幻觉、误报频发，无法落地真实安全场景。
基于这一认知，比亚迪没有盲目跟风落地大模型，而是花费两年时间，深耕安全数据治理，搭建起i迪犬平台专属的安全数据底座，将其形象定义为“比亚迪信息安全的水厂”，为AI安全应用筑牢根基。
这套数据底座的搭建，遵循“引水、净水、活水”三步走逻辑，彻底打破企业数据孤岛，实现安全数据标准化、价值化、场景化应用。
第一步是引水汇聚，打通全域数据源头。比亚迪全面接入全球园区23类异构数据源，涵盖防火墙、WAF、EDR、堡垒机等核心安全设备，每日处理原始安全数据超50亿条，实现全域安全数据全覆盖、无死角汇聚。
第二步是净水提质，标准化清洗数据。通过专属标准化引擎，对杂乱、残缺、格式不一的原始数据进行统一规整、校验优化，梳理出资产、告警、风险、情报等十余类标准化高价值安全数据，剔除无效、冗余信息。
第三步是用水赋能，深度关联落地场景。将多维度安全数据深度关联融合，实现风险信息全景溯源。例如平台捕捉到异常攻击IP后，可自动关联其地理位置、攻击目标、受影响业务、负责人及联系方式等全维度信息，让安全威胁从发现、研判到处置形成完整高效闭环。
整套数据治理体系，彻底解决了传统安全运营数据分散、价值偏低、无法联动的痛点，实现安全数据“开闸即用”，为后续AI智能体落地应用夯实核心基础。
三大AI智能体落地，实现安全运营提质提效
完成高质量数据底座搭建后，比亚迪针对性落地三大安全AI智能体，聚焦邮件钓鱼、终端泄密、流量异常三大核心风险场景，以AI对抗AI，实现安全运营提质、提效、提能，突破人工运营的能力局限。
1. 邮件安全智能体：精准拦截高伪装社工攻击
邮件是比亚迪最大的互联网对外入口，也是黑客社工攻击的核心突破口。传统邮件网关仅能识别基础违规内容，难以甄别高伪装钓鱼攻击，不少黑客会伪装成HR、管理层身份，通过隐藏二维码、恶意附件等方式实施攻击，隐蔽性极强。
比亚迪邮件安全智能体，打破单一内容检测局限，联动平台多元数据湖资源，对每一封邮件开展全维度核验：核对发件人身份、排查账号异常、解析邮件头、研判正文内容、检测附件风险，全方位捕捉伪装攻击线索。
目前该智能体每日处理邮件超30万封，日均拦截恶意钓鱼邮件3000封，钓鱼邮件研判准确率高达99.96%，成功拦截多起高伪装社工攻击，守住企业入口安全防线。
2. 终端行为智能体：全方位防范内部数据泄密
比亚迪在网终端超50万台，内部研究院图纸、核心代码、设计文档等涉密资产密集，内部隐秘拷贝、离职窃密等数据泄露风险，是企业安全防护的核心难点。
针对这一痛点，罗小平介绍了比亚迪终端治理“四步法”实战体系。
首先是全维广度采集，全覆盖IM聊天工具、文件传输等所有内外互联通道，全方位采集终端传输数据；
其次是精准降噪提纯，搭建三层漏斗模型，通过白名单过滤、规则引擎筛查，将每日千万级原始日志，降噪提炼为9万条高价值风险线索；
再者是深度推理研判，从人员状态、操作时间、行为习惯等八个维度，串联碎片化线索，还原完整违规行为故事线，精准识别离职批量拷贝数据、隐秘传输涉密文件等异常行为；
最后是实战反哺迭代，将实战研判结果用于模型调优，沉淀专属比亚迪的终端泄密检测库，持续提升识别精准度。
3. 流量异常行为智能体：破解合法账号冒用难题
网络流量防护最大难点，在于合法账号被冒用后，异常行为极具迷惑性，传统规则匹配模式难以甄别。
为此，比亚迪流量异常智能体摒弃传统规则匹配逻辑，依托平台流量溯源能力，搭建“业务流量基线+人员行为基线”双监测体系。
通过AI持续学习业务系统常规流量波动、员工固定访问习惯，精准捕捉流量突变、访问行为偏离基线等异常情况，覆盖数据泄露、业务异常、身份冒用等四大类18项风险场景，提前预判隐蔽安全风险，实现从“被动告警”到“主动预判”的转变。
实战成效：效率与价值双升级，让安全价值可量化
三大AI智能体的协同落地，依托高质量数据底座，为比亚迪安全运营带来颠覆性改变，实现效率、价值双重突破，让安全工作从“不可感知”变为“可量化、可落地、可赋能”。
在运营效率上，安全风险从发现到处置的闭环时长大幅压缩，从原本的45分钟人工处置，缩短至5分钟自动化闭环，运营效率提升9倍，彻底抹平攻防时间差，实现秒级风险响应。
在价值落地层面，彻底解决了安全工作价值难以量化的行业痛点。以往仅能统计拦截攻击次数，无法让管理层直观感知安全价值，如今可精准量化防护效益：单次事件响应时长缩短40分钟，按照产线每分钟9台新车的产能计算，单次风险处置即可为企业守护数千万产能价值，让安全防护真正赋能生产经营。
未来布局：打造AI原生一体化安全管控中枢
谈及未来规划，罗小平表示，比亚迪i迪犬平台将持续向AI原生一体化安全风险管控中枢迭代升级，依托高质量数据集持续赋能AI智能体，搭建“决策指挥中枢+四大核心中心”的完整体系。
决策指挥中枢可实现比亚迪全球安全风险“一张图”全景洞察，达成工业级高效闭环处置。
四大核心中心各司其职、协同发力：
资产中心通过AI自动识别更新安全资产，重点防护承载80%商业价值的20%核心资产；
监测中心将高级风险研判准确率提升至95%以上，实现流水线式秒级研判；
响应中心搭建全球化、跨部门、跨事业部的协同处置能力；
应急中心依托AI对抗AI，以机器速度处置突发安全事件，筑牢工业生产安全底线。
行业深度思考：AI赋能安全的核心底层逻辑
基于两年实战探索，罗小平总结出两大行业核心思考，为企业智能化安全转型提供重要参考。
第一，没有高质量的数据集，AI安全就是空中楼阁。智能化安全运营的核心根基是数据，唯有先完成数据治理、筑牢数据底座，AI技术才能真正落地赋能安全防护，盲目堆砌算法毫无意义。
第二，AI赋能安全不是替代人，而是释放人。AI的核心价值是承接重复、繁琐、高频的基础研判工作，让安全从业者脱离机械劳作，聚焦高阶风险研判、体系优化、战略防控等核心工作。最危险的不是AI技术，而是不愿拥抱AI、固守传统模式的安全团队。
结语：当下，网络攻击已全面迈入AI工业化时代，攻击者技术、效率持续升级，企业安全防护面临全新挑战。面对智能化攻防变局，企业唯有摒弃浮躁的技术跟风心态，深耕数据治理根基，坚持以AI对抗AI，才能构建坚实的智能安全防线。
