天融信助力某基金管理公司用AI重塑安全运营
行业实践
某基金管理有限公司，主要从事基金募集、基金销售、资产管理业务以及中国证监会批准的其他业务，是业内具有“全资格”的基金公司之一。截至2025年，某基金管理公司（含子公司）旗下管理多只公募基金和多个年金、私募资产管理计划等，并且养老金管理规模居行业领先。
随着业务快速增长和数字化转型持续深入，面临的网络安全威胁和潜在风险日益突出，给安全运营工作带来了巨大冲击。在交流中客户谈到“攻击手段日趋隐蔽，对一线监控人员的能力要求日益提高”“攻击事件数量与日俱增，二线分析人员压力不断增大”“安全设备持续引入，需要实现协同放大防护效果”“攻击逐步呈现武器化、自动化，对处置效率有更高要求”等，都给业务平稳运行带来了挑战。此外，如何有效识别并有效应对未知攻击行为，更是一个长期存在的课题。
在技术升级与风险防控之间找到平衡点，是各行业在数字化转型、业务发展过程中都必须考虑的关键议题。在深入沟通后，客户决定将天融信AI大模型与客户现有的安全运营中心（SOC）深度融合，重塑并优化日常安全运营工作的每一个环节。下面，就跟随小天一起看看吧。
天融信AI大模型具有强大的计算和逻辑推理能力，结合自身丰富的安全知识库积累及训练成果，在提升异常行为检测、潜在威胁发现效率和准确性方面有很好的表现。客户将天融信AI大模型集成到现有的安全运营中心中，借助大模型的数据分析、研判等能力，全面掌控全网安全动态，智能化识别新型安全风险。同时，人机交互的模式简化操作流程，实现了效能与质量的双重提升。
1、在检测防护方面
通过向AI大模型构建的TAI智慧引擎进行亿级海量文件和流量样本的投喂、训练，实现了对网络环境中恶意程序、恶意加密流量、DGA恶意域名以及HTTP隐蔽隧道等威胁的高效精准检测。
2、在漏洞攻击识别方面
通过从漏洞攻击流量数据拓展、漏洞利用模式、漏洞利用行为等三方面着手，持续关注漏洞特性定位、文档类漏洞攻击检测、分阶段检测、多算法检测以及特征构建等技术，极大提升了基于AI的漏洞攻击检测能力。
3、在交付形式方面
当前各类业务场景交付工作高度依赖“人工+厂商”的模式，导致上传下达、协调沟通极为耗时耗力。通过利用AI大模型能力，能够精准识别各类业务场景，结合威胁情报与自学习优化机制，持续优化安全服务质量。通过人机交互的方式，快速交付安全评估、方案咨询、知识问答、报告输出等各类高质量服务，为客户的各类场景提供有效支撑。
4、在安全运营方面
通过AI与大数据技术的深度融合，依靠由大模型生成的各类智能体，构建起“多层级多角色协同”的安全运营体系，持续优化安全策略，构建安全流程，以自然语言交互大幅提升人员支撑效率，使监测更便捷、分析更智能、响应更高效、配置更简单、交互更直观，帮助客户进行安全运营建设。
在实施过程中，天融信与客户安全部门紧密合作，从使用安全、成本控制、技术能力保障等多方面建立保障措施，有效提升安全管理水平、增强检测防护能力、提升安全运营效率。
检测防护更有效：可实时捕获以往传统规则库方式无法匹配的变种、未知的病毒、木马以及潜伏的僵尸主机。同时赋予检测系统自主学习能力，避免频繁规则更新和重复关联检测造成的资源消耗。
安全分析更智能：能够有效对海量告警日志进行去重、压缩，并根据预设的AI模型有效排除无效告警，减轻运维压力，让安全专家从海量告警信息处理中解放出来，聚焦在更有价值的安全分析工作。
响应处置更高效：通过运用AI大模型，能够快速识别并聚焦于关键威胁事件，深入分析威胁情报和攻击线索，精确捕捉潜在的关键风险点。
运营管理更便捷：通过构建全面的知识库和直观的操作引导，降低了人员技术门槛与学习曲线。在平台方面，实现了日志的深度优化分析，包括日志降噪、智能建模等，显著增强了平台引擎的性能。在效率方面，通过引入并优化自动化工具，能够自动生成完整的分析报告，工作效率显著提升。
金融业是数据密集型行业，大规模、高质量的数据资源和多元化的应用场景也使其成为了数字化转型、大模型应用探索的“先驱者”。“某基金管理公司AI+安全运营实践”荣获第四届（2024）“金信通”金融科技创新应用最佳融合发展案例，树立了行业标杆，更是进一步推动金融行业向智能化、安全化方向迈进，为金融科技的持续创新与发展注入新的活力。
今年年初，天融信天问大模型正式接入DeepSeek，二者通过深度融合与协同进化，实现“双向赋能”。上个月，天融信天问智算云平台系统首批通过工信领域的大模型一体机能力验证。未来，天融信将持续推动大模型技术在千行百业中的广泛应用与深入发展，赋能各行业数字化、智能化转型。
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