AI聊天泄密成常态！云晓春院士：网络攻防“游戏规则”已改写
“以前写个‘病毒’，得是编程高手；现在跟大模型聊几句，一个没有多少技术背景的人就能生成高风险的攻击工具。”在日前举行的北京网络安全大会（BCS 2026）上，中国工程院院士、中关村实验室首席科学家云晓春的一番话，道出了大模型时代下的网络安全形势变化：网络攻防的“游戏规则”已经被改写。
云晓春说，大模型技术正在以“一日千里”的速度重塑网络安全的一切：攻击门槛指数级降低、防御自动化大幅跃升、威胁主体多元智能，甚至大模型自身也会成为“靶子”——统计显示，仅需250条恶意文档，就能完成对大模型的“投毒”和后门植入；大模型攻击者通过简单的操纵就能让AI成为“无意识共犯”。
“当我们跟AI的交互越来越多，对AI的依赖性越来越强，它无意识的‘欺骗’对社会的危害就越来越大。”云晓春不无担忧地说，未来，唯有主动拥抱范式变革，才能在攻防不对称持续加剧的时代中构建真正的安全韧性。
云晓春院士。大会主办方 供图
不懂编程也能当“黑客”，网络攻击正变得“平民化”
在云晓春看来，AI时代，网络攻击除了门槛从“专家级”降到了“聊天级”，攻击效能也发生了质的飞跃。
他引用2025年的案例数据指出，在大模型辅助下，定制化攻击工具的平均开发时间从以往的8~10周，缩短到了5~7天；一名操作员能够同时并行操控的攻击会话数，从传统模式下的3~5个，暴增至50~200个。
“以前，黑客对特定目标发起长期、隐蔽性强的高级持续性威胁（APT）攻击，要靠一堆人，人力密集型是一个非常核心的特征。但引入大模型以后，APT的能力就能‘规模化定制’。”云晓春说，如今一个高水平的AI攻击工具，“最快能到小时级”。
好消息是，防守方也在用AI。云晓春表示，当前，大模型也正在推动网络安全防御的自动化水平“获得非常高的跃升”。同时，响应决策的自动化也大大提速。
“大模型可以代替人类完成初步判断和响应，人类退后到‘监督者’的角色。决策效率的提升，直接缩小了系统暴露于风险的窗口期。”云晓春说，在溯源能力上，AI也能显著缩短周期，增强对攻击链路的预测和还原能力。
然而，攻防是一场竞速赛。云晓春警告，尽管防御自动化在进步，攻击节奏的压缩则更加惊人——整个攻击流程已从天级被压缩到分钟级。例如，前不久引发业界震动的“Mythos”案例中，一个在OpenBSD系统中隐藏了27年未被发现的漏洞，被AI在4个小时内找到，并自动生成了攻击代码。
“你还没反应过来，攻击已经完成了。”云晓春坦言，按照传统的防御思路，根本防不住。
大模型成了“新靶子”
更让人防不胜防的是，大模型技术本身，也正在成为网络攻击的“高价值目标”。
“大模型从基础设施层、模型层到应用层，都存在大量脆弱点，模型供应链和数据管道尤其危险。”云晓春以“数据投毒”为例说道，2025年Anthropic等机构的一项研究发现，仅需250条恶意文档，就能完成对一个大模型的后门植入——而且这与模型规模大小无关，小模型同样易受攻击。
用户使用大模型，同样风险高企。云晓春指出，随着人们对AI的依赖性越来越强，大模型随时可能变成“无意识共犯”。原因很简单，攻击者可以通过操纵AI系统，让它帮攻击者误导或欺骗使用者。
此外，如今许多企事业单位鼓励员工使用大模型辅助工作，但不为人知的是，员工可能在不经意间就把单位的内部敏感数据或商业机密“喂”给了大模型。云晓春援引第三方统计数据指出，在工作场景中，平均每31个提示词中就有1个包含了敏感信息或重要数据。
“网络、信息、认知‘三位一体攻击’正成为现实。”云晓春说，过去“认知战”和“信息战”是相对独立的研究方向，但在大模型时代，二者已有机融合。而关键信息基础设施对大模型的依赖日益加深，大模型一旦出问题，将对其造成系统性的连锁冲击。
告别僵化规则，重构“新防线”
面对严峻的威胁态势，老办法显然行不通了。云晓春直言，静态防御、单点安全产品和低自动化的人工运营流程、封闭生态的专有安全架构等传统技术方向的价值正在“断崖式下降”，未来的安全防御应告别僵化规则，转向“AI自治+弹性网络+开放生态”，重构大模型时代下的“新防线”。
就此，他对网络安全领域提出了3个需要发力的方向。
一是大模型“原生安全”。不能只在外面套一层规则，而要把安全能力“内嵌”到模型里。这包括研究安全对齐与模型能力的协同优化，建立对“涌现能力”的预警机制；提升可解释性，让模型的推理过程透明化，摆脱“黑箱”；同时，还要保护模型权重和推理过程的完整性，防止模型被窃取或蒸馏。
二是AI自主安全运营体系。要构建端到端的闭环架构，让威胁检测、遏制、溯源全流程由机器自主完成，人类只负责策略监督和异常“仲裁”。同时，要研究兼具韧性和弹性的网络系统——即便部分防线被攻破，系统仍能维持关键功能。此外，需要建立动态策略生成的对抗系统，对攻击者持续建模，让防御策略实时演化，而不是静态等待。
三是重新审视和构建供应链安全。大模型催生了新的供应链风险。数据投毒防御要从“事后检测”转向“全过程免疫”，从数据采集、清洗到训练各环节都要设防。要建立模型生态软件的物料清单和动态风险评估机制，管理好第三方插件。还应发展联邦安全协议，让分散的力量协同应对威胁。
为此，云晓春呼吁网络安全界进行“研究范式与资源分配的战略调整”。传统安全工具的开发要跃迁到智能体的构建——创造能够自主感知、认知、决策、行动的软件实体；网络安全研究必须走向多学科融合，认知科学、法学、伦理学、经济学等不再是旁支，而应成为常设组成部分；要常态化开展AI化的“红蓝对抗”，持续、规模化地进攻式演练；同时设立伦理治理框架，关注自主武器化、算法问责、偏见公平等核心议题。
“大模型技术正在重构网络安全的每一个维度。”云晓春强调，唯有果断调整资源分配，聚焦前沿方向，才能在攻防不对称持续加剧的时代中，构建真正的安全韧性。
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