报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 网络安全大模型提升防护力，但需全面保障安全，应对数据投毒、隐私泄露等挑战，中国安全大模型行业已从小模型演进到大模型 [3][4] - 中国算力领先，为安全大模型发展奠定基础，但需高质量数据支撑，AI大模型在网络安全应用提升自动化水平，未来有望替代传统产品 [5] - 基础大模型在安全领域应用受限，需增量预训练注入行业知识，安全大模型通过自动化处理等优化威胁分析与防御策略，提供长期安全保障 [3][5] 根据相关目录分别进行总结 行业综述 - 行业认知：网络安全大模型提升防护力，产品以安全智能体和聊天机器人为代表，大模型安全需保障，涵盖模型和数据多方面安全 [15][16] - 市场背景：AI在网络安全应用广泛，但应用不当带来风险，如模型窃取攻击和数据泄露，需加强保护并警惕威胁 [21][24][27] - 发展痛点：大模型发展面临数据投毒、隐私泄露等多重挑战，需加强安全防护和监管 [30][31][32] - 架构体系：安全大模型平台架构分四层，包括基础设施、能力支撑、安全服务和服务与运营，架构设计应对复杂安全场景 [35][37][38] - 发展历程：中国安全大模型行业历经小模型到大模型阶段，大模型实现快速预测检测，推动定制化方案发展，构建安全防护体系 [40][41] 产业链分析 - 产业链图谱：产业链上游包括硬件、软件和技术供应商，中游是产品和解决方案提供商，下游为应用领域和终端用户 [45] - 上游分析 - 算力与算据：中国算力全球领先，AI算力支出居首，数据资源丰富但安全大模型需高质量数据，构建流程需多源采集、筛选与清洗 [47][48][52] - 技术分析：安全大模型通过预训练 - 微调范式、RLHF技术和智能体技术，推动AI在安全与复杂任务中高效应用 [58][68][72] - 下游分析 - 大模型应用现状：基础大模型在安全领域应用受限，缺专业知识与数据，需增量预训练注入行业知识 [75][77][78] - 应用场景：安全大模型通过自动化处理等提升威胁分析效率与防御策略精准度，具备持续学习能力，优化安全运营并提升用户体验 [80][81][82]