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摘要：大模型智能体的规模化应用带来攻击、漏洞、数据泄露等安全风险，海量告警造成人工研判低效、误报率高。基于中国联通某分公司的实践，分析智能体防护需求与技术痛点，介绍自研防护平台架构、核心技术，重点说明平台依托AI实现告警智能降噪，并结合真实场景验证效果，研判行业发展趋势。实践证实，“AI防护网络安全”全生命周期防护体系可自动降噪告警，减少人工投入，提升防护能力、降低运营成本，为智能体安全落地提供技术支撑。
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.09.014
概述
当前，“业务+大模型”是企业数字化转型的核心战略，DeepSeek、Manus 等通用智能体已在安全运营、运维、客户服务等场景规模化落地，同时也带来了各类网络攻击、权限漏洞、敏感数据泄露等安全隐患[1]。
现有防护方案仅聚焦模型自身安全，无法覆盖智能体全生命周期，难以适配多组件协同的复杂业务场景，海量告警也带来人工研判低效、误报率高的难题[2]。
为此，中国联通某分公司联合合作单位研发了智能体安全防护平台，内置人工智能降噪系统，搭建覆盖智能体全生命周期的安全防护体系，从配置、运行、数据多维度保障智能体安全，依托AI能力完成告警智能降噪，大幅降低人工研判压力[3]。
