劉博說起自己回國后做的第一代產品，用了一個不太像網絡安全術語的詞——簡約化。

十年過去，他的產品哲學沒有變。只是今天的“簡約化”，有了一個更AI的含義——讓所有安全能力插上智能體的翅膀。

回國后的第一個挑戰

2016年，劉博決定回國的時候，中國網絡安全產業正處在一個分水嶺。

“之前大部分產品都是為了滿足合規，管不管用不重要。”他說。

但國家層面已經提出了“全天候全方位感知網絡安全”的要求，這意味著必須用大數據技術來實現真正的安全能力。技術上叫數據驅動安全，國內幾乎還是空白。

劉博的履歷正好匹配。美國馬里蘭大學博士，Facebook機器學習科學家，Square大數據平臺研發總經理。他熟悉大規模數據處理和智能分析，也熟悉安全場景。

回國后劉博遇到的第一個挑戰不是技術，是人。“既懂大數據又懂網絡安全的人，當時市場上幾乎沒有。”

他的解決辦法是兩撥人并行：內部培養懂安全的人學習大數據技術和機器學習算法，同時招聘懂大數據技術和算法的人員來學安全技術知識。

打磨一年后，一支復合型團隊成型了。

比招人更難的是理解客戶。

“國外的安全從業者資深的老師傅多，喜歡配置比較復雜和專業的工具。但中國客戶當時一個網絡安全團隊可能就五個人，人員少、經驗能力也有限。你做一個95分的復雜產品，用不起來，還不如做一個簡單易用的80分產品。”

劉博帶著團隊做了大量用戶調研，最終決定把產品做成“簡約化”。

這款產品就是后來的“大數據態勢感知”，它成了安恒信息最大的標簽：業內排名第一，業績體量最大，也是公司2019年上市的重要推動力。該產品也榮獲了世界互聯網大會“攜手構建網絡空間命運共同體”精品案例。

圖丨劉博出席“攜手構建網絡空間命運共同體”精品案例發布(2021年世界互聯網大會)（來源：受訪者提供）

亞運零事故，AI安全的一次大考

2022年，杭州亞運會。安恒信息作為官方網絡安全服務合作伙伴，承擔賽事保障任務，劉博是技術核心。

圖丨劉博（左五）參加亞運網絡安全宣誓大會（來源：受訪者提供）

亞運期間，累計發現72000多個漏洞，分析日志800億條，攔截2600萬次攻擊，最終的成績是零事故。

但劉博更愿意拿出來對比的是另一個數字：人員投入。

2016年G20峰會，安恒投入了近千人。2022年亞運會，投入只有三百多人，不到G20的一半，但效果更好、響應更快。

變化的核心是AI。

恒腦安全垂域大模型首次在亞運賽場上輔助網絡安全防護，大量重復性的分析工作交給機器，安全人員可以聚焦高價值判斷。

“產品更智能了，人的效率更高了，對人員的依賴降低了。”

劉博把這稱為“AI安全從概念走向實戰”的一次大考。

2026年，安恒信息正式發布恒腦4.0+XSIAM的智能化安全運營平臺。它的定位是“以自主達成目標為導向的安全運營智能體總指揮”。

為什么叫“總指揮”？

劉博的解釋很簡單：“安全行業長期存在一個問題——有AI能力，但沒有AI戰力。技術有了，但協同不起來，閉環不了。”

恒腦4.0要解決的就是這個問題。它采用分層解耦架構，可以概括為四句話：自主理解安全業務目標，拆解任務，調度智能體協同作業，閉環驗證業務結果。

它不是一個被動響應的工具，而是一個能夠統籌全局、主動作戰的指揮系統。

在劉博看來，AI對網絡安全行業的重塑，其潛力可能是云計算和大數據時代的10倍甚至100倍。

“所有網絡安全產品最終都會走向AI原生和智能體原生。恒腦不是一個獨立的產品，而是一個安全能力的底座。”

數據安全是讓業務放心大膽地用

當大模型的應用進入深水區，一個問題也浮出水面——數據。

劉博提到，“算法已經較為普惠，開源的也特別多，算力在大多數情況下也不是瓶頸，核心在于數據。”

但數據的合規使用、隱私保護、跨境流動，成為企業數字化轉型中最大的顧慮。

2020年，劉博帶領團隊從零開始布局數據安全領域。當時安恒在這個領域的排名大概在五到十名之外。到2026年，已經做到了中國市場第一。

他構建了兩類核心技術。

第一類是“數盾”數據安全防護技術，邏輯是看清資產、看清行為、實時防護。

他舉了政務領域“最多跑一次”的例子：不同政府部門的數據打通后，暴露面急劇擴大，幾百上千人都能接觸到敏感數據。

安恒的方案實現了全鏈路、全生命周期的數據安全監測，在不影響業務效率的前提下防止泄露。

第二類是“可信數據空間”數據要素流通技術，目標是讓數據能夠跨組織流動起來。

“數據安全的目的不是把數據鎖牢，而是讓業務放心大膽地使用數據。”

這與國家數據局主張的“供得出、流得動、用得好、保安全”目標不謀而合。

圖丨劉博分享AI時代數據安全風險與應對主題(2025數博會)（來源：受訪者提供）

必須用AI來對抗AI

在劉博的技術體系中，AI安全走的是“兩條腿”路線。

第一條腿是“AI賦能安全”——用AI讓安全產品更智能、讓安全人員效率更高，恒腦系列產品和數字員工“安小龍”都屬于這一范疇。

第二條腿是“保護AI自身”——確保大模型從訓練到推理的全生命周期安全。

為什么需要第二條腿？劉博用了一個很生活化的例子。“現在很多公司都有AI客服，攻擊者會用AI反復打磨套話，偽裝成普通客戶，一步步套走內部流程、后臺規則這些敏感信息。”

而安恒MAF大模型應用防火墻，就是AI的“貼身保鏢”：它一邊盯著所有提問，一眼識破套話和惡意試探，絕不讓AI客服漏出機密；一邊把好輸出關，確保AI生成的內容合規健康，守住底線，讓企業用AI更放心。

這個世界五年一大變，你得跟得上

作為浙江省青年高層次人才協會副理事長，劉博認為，浙江在網絡安全領域的人才儲備，十年間發生了很大的變化。

現在很多知名高校都設立了獨立的網絡安全專業，很多知名實驗室也成立了網安專業研究團隊，國家相關重大研發計劃中網絡安全項目的比例也大幅提升了。

但在AI與網絡安全交叉領域，人才依然緊缺。

“AI變化太快，一年前學的技術，現在可能模式都已經落后了。”安恒內部每周會開兩次AI技術分享會，邀請內外部專家交流。

對于想投身這個領域的年輕人，劉博分享了兩個點。

第一是保持激情，擁抱變化。“這個世界很多技術五年一大變。十年前學機器學習和AI的，現在沒幾個還在做原來的方向。很多人從數學、統計、神經科學轉行過來。持續學習、應對變化的能力，比知識本身更重要。”

第二是扎得深。“不能只是簡單做應用，一定要在自己的細分技術和業務領域深耕，構建壁壘，不管是做安全還是做AI，都要有自己深入理解的東西。”

劉博畢業后去了美國，又在2016年回到浙江。

我們問他為什么選擇浙江，他說：“因為我是浙大畢業的，我太太也是。”

這個回答很實在，不煽情，但透著一種歸屬感。

當然，個人情感之外，這片土壤也確實值得托付。

在劉博看來，浙江的數字經濟基礎好，很早就把網絡安全當作基礎設施來建，相關的人才政策對海外回來的科研人員支持力度很大。

這里不僅有故鄉的溫情，更有讓技術生根發芽、快速成長的創新雨林。

十年網安路，從硅谷到浙江，從機器學習科學家到企業CTO，那層AI安全從效率提升到范式變革的窗戶紙，他和他的團隊正在一點一點地捅破。

來源：省青年高層次人才協會

責編：葉　揚

美編：陳路漫

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