近年来，我国陆续颁布《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规，为网络安全保障体系建设提供了根本遵循。证券行业监管部门出台《证券期货业网络安全等级保护基本要求》等规范，形成覆盖全面的行业安全标准体系。这些规定不仅明确了证券机构的安全责任，更从技术标准、管理要求和应急处置等维度推动行业向标准化、精细化发展。作为国家金融体系的重要组成部分，证券机构肩负保障业务连续稳定、维护客户权益、防范数据泄露等重任。近年来人工智能技术的兴起带来了新的可能性，正深刻变革网络安全运营模式。构建智慧化网络安全运营体系已成为行业履行法定义务、筑牢金融安全屏障的必然选择。
中邮证券积极响应行业智能化转型要求，将AI大模型技术与安全运营深度融合，系统推进“融合AI大模型技术的态势感知智能运营平台”建设，在智慧安全运营领域开展前瞻性实践。
该平台通过深度集成AI能力，构建了与证券业务高度适配的智能安全运营体系。在数据层，建立统一采集预处理管道，实现结构化/半结构化/非结构化数据的融合治理，并依托流式关联分析引擎完成跨维度实时关联；在分析层，利用大模型解析非结构化日志（如安全告警描述），结合深度学习算法构建网络行为基线，显著提升威胁识别精度；在应用层，创新人机协同机制，支持运营人员通过自然语言交互实时获取处置建议，推动安全运营从“报表驱动”向“对话驱动”升级。
针对安全运维人力成本高、工作强度大的挑战，平台以“发现—研判—处置—进化”为主线，构建闭环管理体系。通过大模型对多源数据的语义级关联分析，精准识别隐蔽威胁（如内部异常行为），使安全告警总量减少60%；基于历史误报样本的强化学习算法动态优化检测规则，误报率下降90%；依托标准化API对接防火墙、EDR等设备，实现核心系统外的安全事件自动响应，平均威胁处置时间从小时级缩短至分钟级。
平台深度融合智能关联分析、调查研判、响应处置等模块，形成对新型威胁的自适应能力。在智能关联分析中，基于深度学习的异常检测算法建立动态行为基线，有效发现变种攻击；在调查研判环节，安全人员通过自然语言指令（如“调查某主机勒索软件风险”）触发系统自动提取证据链，效率提升3倍；在响应处置环节，针对办公系统设置自动化剧本执行，涉及交易系统、客户数据的操作均需人工复核，确保符合金融行业安全规范。
平台实现与现有安全系统的无缝集成，构建覆盖终端、网络与边界的一体化协同防御体系。通过标准化API接口贯通数据流与指令流，既提升防护效率，又降低运营复杂度。多视角可视化大屏支持按角色、资产、威胁类型动态呈现安全态势，为管理决策提供精准支撑。
平台建设坚持“统筹规划、分步实施、业务驱动、技术赋能”原则，由公司领导牵头专项工作组推进。在深度挖掘AI大模型应用的同时，通过全面梳理网络流量、安全日志等多源异构数据，建立标准化数据治理体系，为智能分析夯实基础。
中邮证券的探索证明，AI大模型技术必须与行业知识深度结合，方能释放真正价值。我们将大模型重点应用于非结构化数据解析环节，行为建模等核心能力依托专用算法实现，既避免技术泛化风险，又确保符合金融行业对安全操作的严苛要求。未来，公司将持续深化AI技术应用，持续探索智能安全运营新模式。
（作者：于晓军 马永泉 赵文周 方仲秋，中邮证券有限责任公司）
