天融信：AI加持，从防护逻辑到实战效能重新定义数据安全防线

AI加持

从防护逻辑到实战效能全面革新

重新定义数据安全防线

数据作为驱动数字经济发展的关键引擎，在国家系列政策的促进下，数据要素价值正在加速释放。安全是发展的前提，近日，天融信数据库审计、网络审计、火焰威胁检测等多款数据安全产品全面云端接入天问大模型，在AI驱动下主动进化，为数智能时代的数据安全加码。

天融信天问大模型作为安全垂域大模型，内置网安常识问答、安全漏洞查询、威胁情报查询、产品智能问答、样本动静态分析、告警智能分析等多种智能体，专业的分工让每个智能体成为 “领域专家”。下面，小天将带大家一起探究在天问大模型的加持下，天融信数据安全产品的新飞跃。

大模型重塑数据库审计

推动安全体系向主动防御演进

在数据库安全防护体系中，SQL错误码解读与SQL语句优化是守护数据安全的核心关卡。大模型赋能后的数据库审计系统，能够助力SQL错误码解读告别“表面诊断”，同时促使SQL优化跳出“基础调整”，推动数据库安全防护体系从“被动修复”向“主动智防”进化。

在SQL错误码解读层面

SQL错误码如同数据库的“安全警报器”，对其精准解读即可快速揪出代码逻辑缺陷、权限越界等潜在安全隐患，避免小错误演变成数据泄露或系统崩溃等大危机。大模型赋能数据库审计系统，依托海量安全数据训练，不仅能够深度剖析复杂错误码的成因，还能关联历史案例预判潜在风险，让“安全警报”更加智能高效。

在SQL语句优化层面

未经优化的SQL语句可能暗藏注入漏洞，导致性能损耗，规范优化SQL语句则为数据库披上“防御铠甲”，既能提升运行效率，更能降低被攻击风险，从源头减少安全漏洞。在大模型的加持下，数据库审计系统通过智能分析语句结构，不仅能够优化执行效率，更能主动识别高风险语法，给出安全优化方案，从代码层面阻断漏洞滋生。

大模型赋能网络审计

构建精准智能的网络行为画像

作为网络安全领域的“数字透视镜”，网络行为画像通过勾勒用户、设备、流量的行为轨迹，构建正常操作基线，不仅能够让异常登录、数据外传、恶意攻击等风险行为无所遁形，更能在安全事件发生后，像“数字侦探”般追溯攻击链条，为合规审计提供关键证据。然而，传统画像技术受限于数据处理能力与分析维度，难以应对日益复杂多变的网络环境。

在大模型深度赋能下，天融信网络审计系统的网络行为画像能力实现全面进化。系统基于大模型的超强算力与深度学习能力，学习网络审计数据，更细腻地描绘正常行为特征，同时通过持续动态学习，实时适配网络环境变化。面对新型威胁，大模型驱动的画像系统可智能识别“非规则化异常”，比如用户行为模式的微妙偏移、设备通信的隐蔽异常，甚至在风险萌芽阶段就提前预警，构筑主动、精准、智能的数据安全防护体系。

大模型革新火焰威胁检测

驱动风险预测响应智能化升级

在网络安全的战场中，“轻视一个漏洞，失守整个防线”的现象屡见不鲜。漏洞查询解读如同安全哨兵的“情报解码”，能够精准识别漏洞危害等级、攻击路径，对于保障网络安全至关重要。然而，传统威胁检测方案依赖人工经验与静态规则，常常导致安全建设陷入“漏洞解读滞后、防护规则僵化”的困局。

大模型赋能火焰威胁检测系统后，漏洞解读能力实现飞跃。大模型基于安全日志与漏洞库训练，不仅能解析漏洞CVE编号、补丁状态，更能关联资产指纹（如服务器版本、业务场景等），预判漏洞被利用的概率，进而提前制定针对性防御策略。

大模型已成为网络安全领域重要的发展引擎。在人工智能技术的加持下，算力、数据与模型有机融合，网络与数据安全能力正不断被重塑，逐步进化为面向全能力的智能协同。天融信将AI深度融入安全基因，在助力客户构建智能化安全防御体系的同时，以体系化安全保障大模型的广泛应用，并提供具备内生安全能力的智算基础设施，助力各行业数智化转型升级。