在前不久刚刚闭幕的2024全球 数字经济 大会（GDEC）上， 北京市 经济和信息化局二级巡视员汪剑波公布， 北京市 2023年的 数字经济 增加值占地区生产总值的比重达到42.9%，包含 人工智能 （AI）、安全在内的软件信息产业高速发展。直到今天， 北京市 汇集 人工智能 相关企业约2200家，占全国的四成。2023年， 人工智能 产业核心产值突破2500亿元人民币，培育数字安全企业1025家，位居全国第壹； 北京市 数字安全企业收入达到996亿元人民币，整体市场占有率达到全国一半。
《中国经营报》记者从数智安全论坛现场了解到，在推动AI技术+数字安全融合发展中，有两个关键问题引发了产业界、学术界、政府等各方的集中关注与热烈讨论：一是安全人才的缺口巨大，如何培养新型的数智安全人才，助推产业发展；一是大模型技术在安全垂直领域的应用。
安全的本质是人与人的对抗
“安全的本质是人与人的对抗，在 人工智能 技术重塑各行各业的进程中，培养新型的数智安全人才，是牢固产业基座、助推产业发展的关键。当前，这部分人才的缺口仍非常大，现有的教育体系存在缺乏对 网络安全 专业领域技能和实战技能的培养。”360数字安全集团总裁胡振泉如是指出。
360数字集团ISC学院副院长秦江艳在论坛现场总结展示了基于“AI+安全”的人才岗位图谱，以此根据业务流程及岗位能力的要求，形成新需求，作为人才培养的条件输入。在360方面看来，新质人才的育人公式是实战场景+海量 大数据 +攻击技战术+攻防知识库+实战专家，完全做到实网、实兵、实战，培养出适宜于现实需求和产业发展的新质人才。
据秦江艳介绍，ISC学院是行业内头部的“安全+AI”教育云平台，设置了ISC安全课、ISC AI课，覆盖人才实训、实战演练、竞赛、职业发展等。其中，ISC安全课主要针对“白帽”、企业、学校三类群体。AI体系化课程则主要包含三个系列：一是面向社会大众和学生群体的应用科普系统，二是面向政企和专业人群的技术系列，三是面向高校等体系化人才培养需求的学科系列。“AI课程的设计思路是看得见、摸得着、用得上，让大伙可以从认知AI，到熟知AI，再到实战AI，从而培养高技能型人才。”秦江艳说道。
北京信息职业技术学院党委委员、副院长张晓蕾指出，建设现代 职业教育 体系最核心的内容是通过产教融合来推动 职业教育 的高质量发展。教育部去年启动了职教领域的“101计划”，北京信息职业技术学院是此次教改工作的重要参与者，参与牵头或承接了包含《网络架构与技术实践》《集成电路装备》《 大数据 开发与应用》《仓颉语言程序设计》等教改课程。这时，向阳园新一代信息技术产教联合体对于产教融合、校企合作施展了关键作用，例如与360数字安全科技集团在信息安全精湛的合作，共同制定人才培养方案，合作建设了一批和产业发展紧密结合的优质课程，建成的资源也入选了 北京市 的市级教学资源库。
中国 网络安全 人才缺口很大，据教育部数据显示，到2027年，我国 网络安全 人员缺口将达327万个。清华大学长聘副教授、国家级人才计划入选者张超指出，安全攻防需要人去做，而对人的要求特别高，普通人才培养需要很多时间才能达到要求，而高校培养的人才有限。基于人才缺口的长时间存在现实，张超透露，其团队在研究的是将大部分事情交由机器去做，甚至由AI来做，把人做的事情的比率降低。
大模型+安全的发展趋势
汪剑波提出， 北京市 “ 人工智能 +安全”的创新生态体系不断完善，为首都 数字经济 高质量发展提供了强劲的动能。下一步， 北京市 将加强数字安全核心技术攻关，提升数字安全产业发展能级，完善数字安全产业生态。
张超表示，网络空间安全攻防经历了三个阶段的发展：第壹阶段主要依靠人去做安全攻防，但因 网络安全 人才缺口巨大，再加上对人的要求高、人才培养周期长等，转向机器替代很多人的工作转变；第贰阶段由机器做攻防，称为自动攻防，需要强调的是，这一阶段是自动化，但并没有应用 人工智能 ，效果有限；到第叁阶段，从2017年起做智能攻防，用AI做漏洞攻防相关研究，目前已获得了明显成效。张超介绍，在垂直领域使用大模型与通用大模型类似，同样需要预训练、微调等，但垂直大模型最核心的是垂直领域的数据如何获取——这是最具挑战的部分，因为垂直领域数据不像文本图片类能够在互联网抓取很多，其数据通常是专业数据，专业数据没办法通过互联网爬取太多，因此打标签只能靠专业人士来做，一般岗位的人也做不了。
在论坛现场，张超分享了几个垂直大模型的应用场景。其中一个典型的场景是 信创 产业，政府机构、国有企业等面临跨生态迁移的挑战，假如要从Windows系统迁移到国产系统、从x86架构迁移龙芯、申威等国产架构，以往务必找一些程序员从头开发代码实现，而现在使用大模型，通过软件转写，从二进制代码到目标平台进行代码的重新编译，轻松实现转移，大大地节省了成本。
谈及AI大模型的安全能力评估，赛迪顾问总裁助理高丹指出，在机构研究或撰写报告等工作中，往往面临信息检索、信息挖掘、披沙拣金、效率提升等诸多问题，同时这正是对于大模型实现目标所寄予的期望，模型要做到 数据安全 、数据源干净、算法精准、减少幻觉等。在高丹看来，大模型+安全融合发展正显现出四个方面的 势头：一是大模型赋能现有安全产品，而且这一速度在不断加快；二是持续推动智能化安全运营；三是逐步向智能体（AI Agent）的角色转变；四是安全培训逐渐受到市场关注。
