股价表现与资金流向 - 9月24日盘中股价上涨2.11%至15.52元/股 成交额1.47亿元 换手率1.32% 总市值188.01亿元 [1] - 主力资金净流入1046.56万元 其中特大单净买入140.8万元(买入353.15万元占比2.41% 卖出212.35万元占比1.45%) 大单净买入905.77万元(买入3929.65万元占比26.80% 卖出3023.88万元占比20.62%) [1] - 年内股价跌1.90% 近5日跌3.06% 近20日跌8.27% 近60日跌0.13% [1] 公司基本面 - 2025年上半年营业收入11.33亿元 同比减少28.03% 归母净利润-9335万元 同比增长48.78% [2] - 安全产品收入占比56.68% 安全运营与服务占比42.36% 其他业务占比0.95% [1] - A股上市后累计派现8.86亿元 近三年累计派现5.18亿元 [3] 股东结构变化 - 股东户数9.52万户 较上期增加5.45% 人均流通股7615股 较上期减少5.17% [2] - 香港中央结算持股2081.71万股(第二大股东) 较上期减少1713.01万股 [3] - 南方中证500ETF增持127.77万股至1080.67万股(第四大股东) 易方达人工智能ETF增持4.24万股至623.27万股(第五大股东) [3] - 嘉实软件服务ETF新进292.20万股(第十大股东) 招商优势企业混合与诺安积极回报混合退出十大股东 [3] 行业属性 - 申万行业分类为计算机-软件开发-横向通用软件 [1] - 概念板块涵盖电子身份证 跨境支付 军民融合 数字货币 数据要素等 [1]

网络安全公司AI技术应用进展 - 绿盟科技近期将发布AI安全一体机、AI安全围栏、大模型安全评估系统及相关服务解决方案，针对客户AI系统不同应用模式提供场景化防护[1] - 北信源已开发集成大模型、开发工具和知识库的AI能力平台，支持私有化部署，并在金融、能源行业交付AI技术软件产品[1] - 深信服将大模型技术应用于网络安全产品，形成安全GPT、AI防火墙等多款产品，并计划加大AI研发投入[2] - 天融信在AI+安全、智算云方向布局，形成全栈安全产品体系与智算云解决方案，已在多行业规模化应用[2] - 启明星辰安星智能体应用于安全运营、威胁检测及数据安全领域，显著提升产品能力和服务效率[3] - 亚信安全上半年AI大模型应用与交付业务显著增长，未来聚焦AI大模型、5G专网及数智运营三大增长引擎[3] - 蚂蚁集团发布融合AI与网络安全的产品，包括智能眼镜可信连接技术框架gPass，已与Rokid、小米等品牌合作落地"看一下支付"场景，并展示AIGC滥用检测及深度伪造防御解决方案[2] AI技术带来的行业机遇与挑战 - AI技术帮助网络安全行业提升效率和完善产品性能，同时带来新型安全风险[1] - Gartner预计到2027年60%中国大型企业将在安全运营中心采用暴露面管理技术，到2028年60%部署AI技术的中国企业将实施协作式AI防御策略（目前仅5%）[4] - 企业应用AI大模型需警惕提示词注入、模型诱导等风险，行业主要依赖电子围栏技术防止违规输出[4] - 工具链漏洞和配置错误可能导致严重数据泄露，需加强软件供应链安全如版本漏洞管理和代码审计[5] - 大模型既是生产力工具也可能成为攻击载体，导致数据资产和商业机密面临暴露风险[5] - 智能体应用拥有企业内网超级权限，带来爆炸式安全风险，建议企业加强跨部门协作并部署特权账号管理系统[5] AI安全防护体系建设 - AI大模型备案应成为强制性要求，模型厂商需通过网信部门基础评估以提前识别风险[6] - AI大模型风险需专业安全厂商持续投入，检测与防御将走向一体化，客户需从产品开发到代码审计全流程规划[6] - AI运营单位可通过合规评估、部署专项防护（如AI安全围栏）及引入第三方评估（渗透测试和安全评估）构建防护体系[6] - 通过安全手段建立信任可推动数据流通，全面应用AI技术将为各行业释放巨大价值[6]

网络安全公司AI技术应用进展 - 绿盟科技近期将发布AI安全一体机、AI安全围栏、大模型安全评估系统等产品，针对客户AI系统不同应用模式提供场景化服务[1] - 北信源已开发集成大模型、开发工具和知识库的AI能力平台，支持私有化部署，并在金融、能源行业交付AI技术软件产品[1] - 深信服将大模型技术应用于网络安全产品，形成安全GPT、AI防火墙等多款产品，并计划加大AI研发投入[2] - 天融信在AI+安全、智算云方向布局，形成全栈安全产品体系与智算云解决方案，已在多行业规模化应用[2] - 蚂蚁集团发布融合网络安全与AI技术的创新产品，包括智能眼镜可信连接技术框架gPass，并与Rokid、小米等品牌合作落地"看一下支付"场景[2] - 启明星辰安星智能体应用于安全运营、威胁检测等产品，显著提升产品能力和服务效率[3] - 亚信安全上半年AI大模型应用与交付业务显著增长，未来聚焦AI大模型应用与交付、5G专网与应用、数智运营三大增长引擎[3] AI技术带来的行业机遇 - AI技术帮助网络安全行业提升效率和完善产品性能[1] - 大模型能显著提升网络安全企业能力和效率，产生"乘数效应"[4] - AI技术应用为各行业带来爆发式增长，通过安全手段建立信任可推动数据流通并释放巨大价值[5] AI应用的新型安全风险 - 企业应用AI大模型需警惕提示词注入、模型被诱导等风险，行业主要依赖电子围栏技术防止违规输出[3] - 工具链漏洞和配置错误可能导致严重数据泄露，需重视软件供应链安全和基础安全措施[4] - 大模型带来恶意利用、内容安全、幻觉问题、提示词攻击等风险，可能成为新攻击载体和入口[4] - 智能体应用带来爆炸式安全风险，因其常拥有企业内网超级权限，需加强跨部门协作和动态防御体系[4] AI安全防护策略与行业趋势 - Gartner报告显示中国网络安全重点转向保障AI安全，预计到2027年60%中国大型企业采用暴露面管理技术，到2028年60%部署AI技术企业实施协作式AI防御策略[3] - 专家建议AI大模型备案成为强制性要求，模型厂商需进行基础评估以识别风险[5] - AI大模型运营单位可通过合规评估、部署专项防护（如AI安全围栏）、引入第三方评估构建防护体系[5] - 云计算安全问题需引起重视[3]

公司战略布局 - 公司围绕网信安全主业战略布局"AI+安全"方向 通过AI赋能安全能力并保护AI应用安全 [1] AI技术应用 - 公司以中国移动九大模型为基础 在中国移动强大算力资源支持下利用高质量安全数据集持续优化升级泰合安全大模型 [1] - 构建安星智能体应用于安全运营 威胁检测 数据安全等产品或服务中显著提升产品能力和服务效率 [1] - 快速推出大模型安全产品矩阵针对大模型应用安全风险形成系统性解决方案 [1] 业务澄清 - 公司目前未参与"流云"大模型 [1]

公司AI智能体产品进展 - 公司安星智能体已应用于安全运营、威胁检测、数据安全等产品或服务中，显著提升产品能力和服务效率[2] - 在智能体+安全运营方向，安星人工智能运营系统构建安全智能体分链协作架构，提供自定义智能体、知识库管理及可视化工作流能力，成功应用于政府、运营商、企业等客户场景[2] - 在智能体+威胁检测方向，安星智能体与XDR系统深度融合，大幅提高威胁狩猎、威胁分析和威胁防御效能[2] 行业技术发展趋势 - DeepSeek正在开发具有更强大AI Agent能力的智能体新模型，预计今年年底推出[2] - 中国电信发布星辰超级智能体，为AI增加成长脑和安全锁功能[2] - 智能体正在成为提升AI能力的新方向[2]

公司AI战略布局 - 公司围绕网信安全主业战略布局"AI+安全"方向 通过AI赋能安全能力并保护AI应用安全 [1] - 公司以中国移动九霄大模型为基础 在中国移动强大算力资源支持下 利用高质量安全数据集持续优化升级泰合安全大模型 [1] - 公司构建了安星智能体 应用于安全运营 威胁检测 数据安全等产品或服务中 显著提升产品能力和服务效率 [1] 产品与服务创新 - 公司快速推出大模型安全产品矩阵 针对大模型应用安全风险形成系统性解决方案 [1] - 泰合安全大模型和安星智能体已实际应用于多项安全产品和服务 [1] 业务合作与参与情况 - 公司未参与中国移动推出的千亿级物流AI大模型"流云" [1] - 公司与中国移动保持深度合作关系 依托其算力资源和大模型基础进行安全领域创新 [1]

量子计算发展现状 - 量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗 在AI领域具有较大潜力[2] - 2023年全球量子计算市场规模达到47亿美元 预计2035年有望超过8000亿美元[2] - 超导量子计算进展显著 国内量子计算产业与海外科技巨头的差距不断缩小[2] 后量子密码技术演进 - 量子计算对传统密码体系构成威胁 基于大整数分解的加密系统面临被破解风险[2] - 后量子密码技术旨在构建能抵御量子计算机攻击的新型密码体系[1][2] - 美国在该领域处于全球领先地位 国内处于标准完善与产业试点阶段[2] 国内企业布局动态 - 国盾量子通过完整产业链支撑后量子密码技术商业化落地[4] - 三未信安自主研发涵盖密码芯片到密码系统的全系列抗量子密码产品[4] - 吉大正元推进抗量子密码迁移研究 实现从算法到应用的全栈创新[4] - 天融信通过战略投资布局量子计算 推出芯片级后量子密码卡[4] - 电科网安发布"量铠"抗量子密码系列产品 构建全链条安全生态[4] - 格尔软件聚焦金融行业落地试点 推出抗量子迁移解决方案[4] - 国芯科技推动量子技术与信创芯片结合 实现算法-芯片-产品全链条布局[4] 行业投资标的 - 后量子密码技术标的包括国盾量子 三未信安 吉大正元 天融信 电科网安 格尔软件 国芯科技[5] - 量子计算相关标的包括启明星辰 科大国创 禾信仪器 神州信息 科华数据 中国长城 光迅科技 紫光国微 亨通光电[5]

公司产品定位 - 安星智能体主要应用于网络安全场景 调用公司自研安全产品和工具 [1] - 提供智能安全运营 威胁检测 数据分析 主动防御等安全能力应对复杂威胁 [1] - 帮助用户构建AI+安全防护体系 实现效率和能力提升 [1] 技术适配情况 - 在当前应用场景下 公司智能体不需要与鸿蒙智能体进行适配 [1]

公司业务与客户关系 - 金融客户是公司重要的行业客户之一 [1] - 公司持续为金融新业务场景提供安全产品和服务 [1] 技术研发与市场关注 - 公司持续关注稳定币等业务应用的落地进展 [1] - 公司分析和研究金融新业务场景面临的安全问题 [1] - 公司围绕客户业务安全需求提供匹配的安全产品和服务 [1]

文章核心观点 - 数字化转型加速企业IT架构云化、互联网化和移动化，导致跨云访问与管理复杂化，远程办公普及使网络安全边界模糊，传统安全方案难以应对，SASE架构成为解决新形势下网络安全问题的关键技术方向[1][7] - SASE市场迎来快速增长期，2024年中国市场规模达11.4亿元，同比增长37.8%，预计2025年扩张至14亿元，当前以本地部署为主占比超65%，未来将向SaaS化部署形态发展[1][10][12] - SASE领域形成三大竞争阵营，包括网络/云服务厂商、安全厂商及初创企业，市场格局尚未完全形成，2024年前五家企业占据50.6%市场份额，深信服、火山引擎、华为处于第一梯队份额超10%[1][13] - 未来SASE市场将保持快速发展态势，走向统一化、多样化和AI化特色发展道路，各项服务能力将大幅提升，产品服务呈现模块化、多元化，交付形式持续多样化，AI赋能提升全生命周期运维效率[14][15][17][19] 安全访问服务边缘(SASE)相关概述 - SASE概念诞生于2019年，融合组网和安全服务能力，面向访问源而非数据中心，提供广域网组网和安全服务能力的技术框架[2] - SASE架构核心特点包括身份驱动、云原生、覆盖全边缘和全球分布，基于用户和资源身份决定网络访问权限，继承云的高弹性、自恢复特性，为所有企业资源构建统一网络，依托全球POP点确保低延迟服务[3][4] - SASE逻辑架构分为四层，管控层作为智慧大脑提供统一管理、控制与分析能力，SSE层通过模块化组合提供ZTNA、FWaaS等安全服务，网络层实现LAN、WAN与安全特性融合，终端层支持移动/固定操作系统提供零信任接入和终端防护能力[5] - 当前SASE应用场景包括总部及分支机构与数据中心或私有云组网，以及访问企业组织内部应用和数据的人员和身份众多场景，通过SASE架构实现灵活组网、安全能力覆盖和策略统一管理[5] 安全访问服务边缘(SASE)发展背景 - 数字经济成为经济发展中创新最活跃、增长最快领域，中国数字经济核心产业增加值占GDP比重从2020年7.8%提升至2024年10.4%[6][7] - 企业IT架构云化、互联网化、移动化导致跨云访问与管理复杂化，远程办公广泛盛行，截至2024年12月中国线上办公用户规模达5.7亿人，使用率51.5%[1][7] - 企业网络安全边界向以泛云、分支、移动用户等多中心、离散化访问方向发展，边界模糊带来巨大安全挑战，传统方案难以有效应对，包括威胁挑战指数级增长、难以防御高级威胁攻击、安全投入高和运维负担重等问题[1][7] 安全访问服务边缘(SASE)市场现状 - SASE解决方案受全球用户青睐，75%全球客户已经部署或将要部署SASE架构能力，51%中国客户已经部署或将在未来1-2年部署[8] - 用户群体覆盖制造业、政府与事业单位、通信、金融等多个行业，主要需求集中在网络攻击防护、资源弹性伸缩和合规性保障三大方面[10] - 2024年中国SASE产品服务市场规模11.4亿元，同比增长37.8%，预计2025年扩张至14亿元，当前以本地部署为主占比超65%[1][10][12] - SASE领域形成三大竞争阵营，包括网络/云服务厂商（阿里云、腾讯云安全、火山引擎等）、安全厂商（深信服、启明星辰、奇安信等）及SASE初创企业[1][12] - 市场格局尚未完全形成，2024年前五家企业占据50.6%市场份额，深信服、火山引擎、华为处于第一梯队份额超10%，南凌科技、中国电信紧随其后[1][13] 安全访问服务边缘(SASE)发展趋势 - SASE作为云网安融合时代安全与网络统一管理的最佳实践将受更多用户青睐，市场保持快速发展，中国SASE市场将走统一化、多样化、AI化特色发展道路[14] - 各项服务能力将大幅提升，包括对远程员工、云端数据保护能力，边缘多样化接入能力，通过统一管理平台实现敏感数据防护及威胁检测能力提升，统一控制管理能力打破碎片化用户体验提升运维效率[15] - SASE产品服务呈现模块化、多元化，网络能力包括SDWAN基础和高级能力、加速能力、多云连接能力等，安全能力包括防火墙、零信任网络访问、数据防泄漏、邮件安全等[17] - 交付形式持续多样化，短期内包含云原生部署、私有化部署、混合部署等形式，考虑企业替换成本、使用习惯和行业特性等因素[18] - AI赋能SASE产品服务，小模型与大模型合作赋能提升产品分析、检测、响应、编排全生命周期运维和运营管理效率，如将大模型能力集成到边缘接入点更好运用边缘推理计算减轻管理负担[19]