烟囱化、零散堆砌的建设模式，也无法有效抵御全域立体化协同攻击。    第三，“AI+”竞速中，攻击者占据天然优势。攻击者依托大模型低成本批量试错，单次得逞即可完成入侵；防御端需兼顾业务、合规与成本，容错率趋近于零，技术迭代节奏显著滞后，进一步加深攻防两端失衡的局面。    防御方亟须重构安全体系，遏制攻防差距持续拉大。“在没有大模型辅助挖漏洞的时代，漏洞挖掘是一项高度专业化的活动，网络攻击属于小概率事件。但随着AI技术应用于漏洞挖掘，网络攻击的发生频率将从偶发性事件演变为频发性事件。”齐向东表示，同时伴随着网络攻击门槛降低，攻击的范围将进一步扩大。网络攻击的主场将从关键基础设施单位，逐步扩大至规模更小、范围更广、更具活力的传统制造业与服务业，一旦遭受攻击，损失将不可估量。    构建“三位一体”纵深防御    面对持续加大的攻防差距，防守者并未坐以待毙。强化自主漏洞挖掘能力以及强化AI原生防护能力成为部分防守者拉平攻防失衡的选择。但在齐向东看来，两种选择均难以抹平攻防鸿沟。    从强化漏洞挖掘能力方面来看，海外大模型凭借先发优势持续迭代，国内防御端受技术环境约束，只能依托自主可控模型，短期难以补齐技术代差；攻防资源配置悬殊，攻击方可统筹国家级资源集中突破，而防御主体多为单一机构独立运维，人力配置差距显著；漏洞修复存在客观时效瓶颈，高危漏洞平均修复周期达72天，软件迭代节奏跟不上漏洞新增速度。“提升模型挖洞效率可优化防护成本，但无法实现网络安全‘零事故’。”齐向东表示。    从强化AI原生防护能力方面来看，AI发起攻击仅需顶尖模型与少量目标数据，防护却要全域数据全覆盖，落地难度极高；攻击调用模型原生生成能力，防御依赖模型真伪甄别等短板能力；攻击可低成本隐匿于冗余流量，防守方全链路流量解析成本高昂。    “加速网络安全升级改造，追平攻防失衡差距，是AI时代的必
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