绿盟科技AI大模型助力金融客户筑牢安全防线

　　大考 中，如何从海量告警中精准锁定威胁、快速响应未知攻击，直接关系到金融业务的连续性与客户资金围绕2025年攻防演练保障，绿盟科技300369）为某头部金融机构部署的AI安全解决方案，通过大模型技术实现安全运营效能的跨越式提升，成为行业智能化防护的标杆案例。该金融机构作为国内重要的金融基础设施枢纽，日均处理金融服务业务数百万笔，其安全运营团队长期面临三重挑战：日均数万条安全告警中有效威胁占比不足3%，人工甄别耗时冗长；新型攻击手段层出不穷，传统特征库防御模式频频失效；钓鱼邮件伪装技术迭代升级，员工误触风险持续攀升。这些痛点在攻防演练期间被进一步放大，对安全响应的时效性、精准性提出更高要求。

　　针对金融行业的特殊安全需求，绿盟科技为其量身打造了基于风云卫AI安全能力平台的防护体系。该平台搭载的安全大模型深度融合金融领域攻防知识，在重保期间展现出全方位的智能防护能力：

　　依托千亿级安全样本训练的大模型，能自动识别系统日志中的无效告警与重复信息，将日均有效告警量压缩至原来的3%以下。这意味着安全团队从日均处理8小时告警的繁重工作中解放出来，专注于高风险事件处置，人力投入效率提升超30倍。

　　在某次模拟APT攻击中，大模型通过关联分析终端异常登录、内网横向移动、数据加密传输等碎片化告警，3 分钟内还原完整攻击路径，并生成包含攻击阶段、目标资产、处置建议的可视化报告。相比传统人工溯源平均3小时的耗时，响应效率提升60倍，成功避免核心交易系统被植入后门。

　　通过对金融业务逻辑的深度学习，平台能精准识别偏离正常模式的异常行为。演练期间，成功捕捉到利用零日漏洞发起的新型勒索攻击尝试——这种未被任何特征库收录的攻击手段，在触发异常流量阈值时即被大模型拦截，为应急处置争取了关键窗口期。

　　针对金融行业高频出现的仿冒领导邮件、虚假支付链接等钓鱼场景，大模型通过语义分析、发件人行为基线比对等多维度检测，将钓鱼邮件识别准确率提升至99.7%。演练中，某伪装成合作银行的钓鱼邮件在到达员工收件箱前即被拦截，避免了潜在的信息泄露风险。

　　面对一线员工提出的安全疑问，平台内置的金融安全知识图谱能提供秒级响应。从 帮我分析这个日志是否攻击行为到办公设备异常应联系哪个部门，累计解答超千次咨询，有效降低了人为操作引发的安全风险。

　　此次攻防演练的实战结果显示，在绿盟科技 AI 大模型赋能下，该金融机构的安全事件平均处置时间缩短72%，威胁漏报率下降91%，整体运营效率提升超70%，圆满完成重保任务。这一案例印证了AI技术在金融安全领域的实用价值，也为行业提供了可复制的智能化转型路径。未来，绿盟科技将持续深化大模型与金融安全场景的融合创新，聚焦交易风控、数据脱敏、隐私计算等核心领域，为金融机构构建兼具前瞻性与实战性的智能安全体系，护航数字金融高质量发展。