没有。前沿大语言模型并未创造新的威胁类别，只是加快了现有攻击手段的速度。AI 使漏洞从被发现到被利用的时间差几近归零，趋向实时化，从而使得更广泛的攻击者群体具备了快速实施攻击的能力。
战略指南
AI 让攻击实现自动化。AI 驱动的分段技术则实现了防御自动化。
当攻击者利用 AI 以前所未有的速度在网络中横行时，我们该如何阻止他们？ 了解如何以机器速度进行检测和防御，请阅读我们关于遏制 AI 驱动型横向移动的新战略指南。
当今的威胁
AI 彻底改变了网络安全态势，既引入了新的攻击媒介，又以传统流程无法企及的速度为旧有的攻击战术赋能。从恶意智能体到由 LLM 驱动的勒索软件，安全团队必须假设威胁已经存在于内部，并做好自动实施遏制的准备。
专家的观点
常见问题
常见问题
安全团队可以部署受控的 LLM 流水线，以大规模处理耗时的防御任务。这些自动化引擎能够持续分析代码缺陷、结合实际业务风险对漏洞进行优先级排序、生成策略修复方案，并加速边缘端的补丁部署，从而使防御方的响应速度与 AI 驱动的攻击相抗衡。
传统的南北向网络外围无法遏制多智能体生态系统中的威胁，因为内部服务默示信任该网络段的任何调用者可能导致攻击者轻松进行横向移动。另外，自主智能体在无需人为干预的情况下，通过模型上下文协议 (MCP) 等协议接入 API 和数据库，扩大了攻击面。
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