360 Apresenta Soluções na Conferência Global de Economia Digital: Agentes Inteligentes e Operações de Segurança Aprimoradas
A 360 Digital Security Group destacou o papel da inteligência artificial na otimização das operações de segurança e na proteção contra novas ameaças. A empresa apresentou soluções baseadas em grandes modelos de linguagem (LLMs) para melhorar a eficiência e a precisão na detecção e resposta a incidentes, além de garantir a segurança dos próprios modelos de IA.
MundiX News·13 de abril de 2026·7 min de leitura·👁 1 views
No dia 2 de julho de 2025, a Conferência Global de Economia Digital e o Fórum de Aplicação de Inovação de Big Data de Pequim foram realizados no Centro Nacional de Convenções de Pequim. O evento, com o tema "Aprofundar o Valor do Big Data para Estimular o Novo Ímpeto da Economia Digital", focou na inovação e integração de big data e inteligência artificial, oferecendo sugestões para construir um novo paradigma de desenvolvimento de alta qualidade da economia digital no 15º Plano Quinquenal. O 360 Digital Security Group foi convidado a participar.
Nos últimos anos, a tecnologia de inteligência artificial generativa, representada por grandes modelos de linguagem (LLMs), desenvolveu-se rapidamente e tem sido amplamente aplicada em diversas indústrias. No campo da segurança cibernética, as empresas estão aprimorando as capacidades de seus produtos e ferramentas de segurança por meio de LLMs, alcançando melhorias nas capacidades de segurança e avanços na eficiência operacional. No entanto, as novas características da inteligência artificial também trouxeram desafios de segurança sem precedentes. Os LLMs enfrentam múltiplos desafios de segurança no processo de aplicação, incluindo vulnerabilidades no ambiente do modelo, geração de conteúdo malicioso, geração de informações incorretas e controle de processos.
"O sucesso da 'segurança' reside na 'operação'. Os usuários depositam grandes esperanças na tecnologia de modelos de IA; ao mesmo tempo, quanto mais importante a IA, mais urgente é a segurança da IA", disse Yu Kai, vice-presidente do 360 Digital Security Group, em seu discurso principal intitulado "Convergência de Big Data, Surgimento de Agentes Inteligentes, Aprimoramento da Operação de Segurança". Ele apontou que as necessidades duplas de "IA na Aplicação do Centro de Operações de Segurança" (AI for SOC) e "Segurança da Própria IA" (AI Security) estão tendo um profundo impacto no desenvolvimento da indústria de segurança.
Por um lado, a inteligência artificial, com suas poderosas capacidades de raciocínio, indução e resumo, está altamente alinhada com as necessidades de negócios de operações de segurança e pode resolver problemas centrais, como fadiga de alertas de segurança tradicionais, dependência de especialistas e baixa eficiência. A 360 capacita o cérebro de segurança local com grandes modelos de segurança, integrando profundamente plataformas de alta qualidade com os principais modelos de linguagem, remodelando a segurança cibernética, a segurança de dados e os cenários de operação de segurança de grandes modelos, e construindo uma plataforma de operação de segurança nativa de IA integrada em rede, dados e modelos para proteger a atualização inteligente da indústria de um grande número de unidades governamentais e empresariais.
Por outro lado, em resposta aos desafios que a IA enfrenta no processo de aplicação, como segurança de dados, segurança de conteúdo, problemas de alucinação, agentes inteligentes e segurança do cliente, a 360 propôs o conceito de "modelagem por modelo": Ao construir uma matriz de modelo de controle de risco inteligente composta por grandes modelos de avaliação de segurança, grandes modelos de detecção de risco e grandes modelos de combate vermelho-azul, a proteção de ciclo fechado de todo o ciclo de vida da coleta de dados de treinamento, otimização de treinamento de modelo, interação de implantação e atualização iterativa do modelo de negócios nativo é realizada para garantir que a aplicação de grandes modelos seja implementada com segurança e para o bem dentro da estrutura de conformidade, injetando impulso infinito no desenvolvimento positivo sustentável da inteligência artificial.
Além disso, com base em grandes modelos de segurança, a 360 ancora em áreas como caça automatizada de ameaças, análise e julgamento aprofundados, rastreamento de ataques de ameaças e detecção de e-mail de phishing para conduzir treinamento especializado e lançar mais de 100 agentes inteligentes de especialistas digitais de segurança. Centrando-se nas principais demandas de operação de segurança, a 360 usa agentes inteligentes de segurança para construir uma nova estrutura de defesa dinâmica, executar tarefas de operação de forma automatizada e adaptativa e injetar nova vitalidade na operação de segurança.
Tomando o cenário de julgamento de alerta como exemplo, as capacidades de redução de ruído, julgamento e rastreamento do agente inteligente de operação de alerta são extremamente proeminentes, tornando a eficiência de redução de ruído de alerta aumentada para mais de 99%, e o pessoal de operação só precisa prestar atenção às conclusões automatizadas para tomar decisões. Na prática de inteligência do centro de operação de segurança de uma determinada empresa da Internet, a eficiência do gerenciamento de dados no estágio de triagem de dados pré-evento aumentou 10 vezes, a eficiência da análise e julgamento de eventos de segurança aumentou 15 vezes, o tempo médio de julgamento de eventos foi reduzido de 120 minutos para 5 minutos, o tempo médio de investigação de rastreamento foi reduzido de 240 minutos para 10 minutos e a proporção de eventos de tratamento automatizado aumentou de 20% para 60%, impulsionando a eficácia de sua operação de segurança para dobrar e avançar para a "direção autônoma".
No processo de garantia de segurança de conteúdo de um determinado modelo de governo provincial, cobrindo perguntas e respostas diárias do governo, redação inteligente, funcionários digitais, consultas de governo, atendimento ao cliente do governo e outros cenários de governo inteligente, mais de 1.000 peças de conteúdo ruim são detectadas diariamente, mais de 900 peças são respondidas em nome dos negócios, a taxa de segurança de resposta excede 99% e a precisão da identificação de risco atinge mais de 99%, protegendo a linha de base de segurança do trabalho do governo e promovendo fortemente a transformação inteligente do governo.
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Nos últimos anos, a tecnologia de inteligência artificial generativa, representada por grandes modelos de linguagem (LLMs), desenvolveu-se rapidamente e tem sido amplamente aplicada em diversas indústrias. No campo da segurança cibernética, as empresas estão aprimorando as capacidades de seus produtos e ferramentas de segurança por meio de LLMs, alcançando melhorias nas capacidades de segurança e avanços na eficiência operacional. No entanto, as novas características da inteligência artificial também trouxeram desafios de segurança sem precedentes. Os LLMs enfrentam múltiplos desafios de segurança no processo de aplicação, incluindo vulnerabilidades no ambiente do modelo, geração de conteúdo malicioso, geração de informações incorretas e controle de processos.
"O sucesso da 'segurança' reside na 'operação'. Os usuários depositam grandes esperanças na tecnologia de modelos de IA; ao mesmo tempo, quanto mais importante a IA, mais urgente é a segurança da IA", disse Yu Kai, vice-presidente do 360 Digital Security Group, em seu discurso principal intitulado "Convergência de Big Data, Surgimento de Agentes Inteligentes, Aprimoramento da Operação de Segurança". Ele apontou que as necessidades duplas de "IA na Aplicação do Centro de Operações de Segurança" (AI for SOC) e "Segurança da Própria IA" (AI Security) estão tendo um profundo impacto no desenvolvimento da indústria de segurança.
Por um lado, a inteligência artificial, com suas poderosas capacidades de raciocínio, indução e resumo, está altamente alinhada com as necessidades de negócios de operações de segurança e pode resolver problemas centrais, como fadiga de alertas de segurança tradicionais, dependência de especialistas e baixa eficiência. A 360 capacita o cérebro de segurança local com grandes modelos de segurança, integrando profundamente plataformas de alta qualidade com os principais modelos de linguagem, remodelando a segurança cibernética, a segurança de dados e os cenários de operação de segurança de grandes modelos, e construindo uma plataforma de operação de segurança nativa de IA integrada em rede, dados e modelos para proteger a atualização inteligente da indústria de um grande número de unidades governamentais e empresariais.
Por outro lado, em resposta aos desafios que a IA enfrenta no processo de aplicação, como segurança de dados, segurança de conteúdo, problemas de alucinação, agentes inteligentes e segurança do cliente, a 360 propôs o conceito de "modelagem por modelo": Ao construir uma matriz de modelo de controle de risco inteligente composta por grandes modelos de avaliação de segurança, grandes modelos de detecção de risco e grandes modelos de combate vermelho-azul, a proteção de ciclo fechado de todo o ciclo de vida da coleta de dados de treinamento, otimização de treinamento de modelo, interação de implantação e atualização iterativa do modelo de negócios nativo é realizada para garantir que a aplicação de grandes modelos seja implementada com segurança e para o bem dentro da estrutura de conformidade, injetando impulso infinito no desenvolvimento positivo sustentável da inteligência artificial.
Além disso, com base em grandes modelos de segurança, a 360 ancora em áreas como caça automatizada de ameaças, análise e julgamento aprofundados, rastreamento de ataques de ameaças e detecção de e-mail de phishing para conduzir treinamento especializado e lançar mais de 100 agentes inteligentes de especialistas digitais de segurança. Centrando-se nas principais demandas de operação de segurança, a 360 usa agentes inteligentes de segurança para construir uma nova estrutura de defesa dinâmica, executar tarefas de operação de forma automatizada e adaptativa e injetar nova vitalidade na operação de segurança.
Tomando o cenário de julgamento de alerta como exemplo, as capacidades de redução de ruído, julgamento e rastreamento do agente inteligente de operação de alerta são extremamente proeminentes, tornando a eficiência de redução de ruído de alerta aumentada para mais de 99%, e o pessoal de operação só precisa prestar atenção às conclusões automatizadas para tomar decisões. Na prática de inteligência do centro de operação de segurança de uma determinada empresa da Internet, a eficiência do gerenciamento de dados no estágio de triagem de dados pré-evento aumentou 10 vezes, a eficiência da análise e julgamento de eventos de segurança aumentou 15 vezes, o tempo médio de julgamento de eventos foi reduzido de 120 minutos para 5 minutos, o tempo médio de investigação de rastreamento foi reduzido de 240 minutos para 10 minutos e a proporção de eventos de tratamento automatizado aumentou de 20% para 60%, impulsionando a eficácia de sua operação de segurança para dobrar e avançar para a "direção autônoma".
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