当前，数字化转型步入深水期，以大模型为代表的通用人工智能技术正在推动安全行业的创新和变革，也给安全领域带来前所未有的挑战。如何更好将大模型技术与安全业务场景结合，打造“人工智能+安全”的新质生产力，成为行业研究的新热点。

　　3月20日，360发布安全大模型3.0。360集团首席科学家兼360数字安全集团CTO潘剑锋提到，“实际应用中，在多个专业任务效果上超过GPT4。”

　　潘剑锋在演讲中谈到，当前安全行业主要存在产品协同困难、安全能力不足、运营效率低下、安全专家缺乏等问题。传统安全和现有安全大模型都存在短板，无法很好地解决这些痛点。安全大模型需要一套全新的作战方法。

　　为此，360从数据、场景、大模型和智能体四个方面研究方法论，总结了新一代安全大模型的核心战法：数据制胜、小切口大纵深、类脑分区协同（CoE）和工具增强（TAG）。

　　展开来说，一是为训练出高水平的安全大模型，需要有高质量的安全专业数据和事件数据作为语料，并配合专业的技术手段进行训练；二是小切口大纵深，是指在场景上，立足小切口、大纵深方法论，以安全难点小场景做切入，做深做透，进而深度融合大模型与安全的能力；三是类脑协同分区，即在大模型设计上，采用类脑分区协同（CoE）设计，以多个类脑分区协同工作，解决高难度安全问题；四是工具增强（TAG），是指以安全智能体为基础，通过调度各种安全产品与工具，为大模型提供纠错反馈机制，持续增强大模型安全能力。

　　潘剑锋介绍，基于新战法打造的360安全大模型3.0，不仅仅实现安全基础知识问答、初级脚本分析等基础能力，而是真正锚定安全行业痛点、革新安全能力体系、引领未来安全实战。

　　本次发布的3.0框架，在构建时充分参考人类大脑的运行逻辑，基于数据、知识、算力优势，训练语言、规划、判别、道德、记忆五大功能中枢。

　　基于类脑分区协同设计的安全大模型框架，不仅可以解决任务冲突问题，达到多任务最优性能，而且实现了能力突破，在多个专业任务效果上超过了GPT4。此外，360以安全大模型为“大脑”，构建智能体框架，通过任务编排、指令调度、记忆存储等能力，调用安全知识、工具，模仿人类“慢思考”的过程，对安全大模型的结果进行纠错和能力增强，实现更强大的安全专家能力。

　　360数字安全集团副总裁张锦章介绍了360围绕安全和AI两条战略主线的实践。他表示，360安全云在安全大模型加持下，形成公有云和私有化两大场景。在公有云场景下，打造安全云服务，充分利用AI提升运营效率；在私有化场景下，深度优化安全大脑+安全大模型+探针的能力落地。（记者 李政葳）