网络安全领域正以惊人的速度演变，而生成式AI和代理型AI的出现将这种变化推向全新维度。模型上下文协议（MCP）作为新兴的AI标准，由于存在身份验证缺陷、供应链风险、未授权命令执行和提示注入攻击等漏洞，正引发严重安全隐患。某机构超级计算专家警告称，MCP服务器持续监听所有端口，建议通过VPN式Docker容器进行隔离运行。

研究表明，网络罪犯正利用大语言模型（LLM）生成漏洞利用代码——只需以"漏洞研究员"身份向模型索取Python代码即可实现。这导致零日漏洞发现率激增70%，暗网定制攻击代码售价仅50美元。同时，LLM的数据泄露和幻觉问题也加剧了安全风险。

某安全机构开发的AI驱动平台通过以下方式应对挑战：

• 关联防火墙、SIEM和EDR工具的海量告警数据
• 采用私有数据中心运行的开源基础模型
• 构建能保持威胁上下文的数据结构
• 通过上下文感知自动生成检测规则

该方案已实现：

• 每月10万条告警的自动化分析
• 传统IT系统与AI系统的双重威胁检测
• 基于数据蒸馏的上下文威胁识别

专家强调，AI安全防御需要：

1. 定制化模型开发
2. 大量精细调参
3. 新型技术栈组件整合
4. 持续演进的模式识别机制

随着AI成为攻防两端的新武器，企业需重新评估其安全架构以应对这场范式变革。