安星人工智能安全运营系统x烟草企业：智守安全不冒“烟”
发布时间 2025-08-21伴随数字化快速发展，烟草行业信息化建设已从办公自动化到生产、管理、营销全链条的数字化、智能化，效率提升的同时，安全风险也随之而来。
为高效应对安全风险挑战，某烟草企业与安星人工智能安全运营系统深度联动，通过智能体调动大模型增强安全分析能力，整合多类知识库输出实用信息，实现网络安全告警智能评分排序、自动化线索取证、攻击关联识别等功能，显著提升业务场景下的网络安全运营质效。
挑战一：私域大模型
用不起来、联不动业务
该烟草企业虽部署了算力服务器及DeepSeek大模型，但在实际应用中存在算力资源闲置严重、大模型能力与安全业务脱节等问题，导致算力资源浪费，运营效率持续低下，安全能力升级停滞不前。
安星人工智能安全运营系统通过与客户私域DeepSeek大模型深度对接，有效盘活既有算力资源，并以智能体为核心，整合私域大模型与知识库，提供精准可靠的安全问答与事件追溯能力。同时，系统支持软件、硬件一体机及MaaS等多样化部署，灵活适配各类复杂网络环境。
挑战二：私域知识库
知识沉睡、业务脱节
该烟草企业历经多年发展，积累了海量内部安全文档、严格的行业规范及宝贵的实战处置经验。然而，知识分散、检索困难，难以将内部实践有效融入日常安全运营流程，导致安全运营工作依赖个人经验，结果因人而异，难以形成标准化、可复用的最佳实践。
安星人工智能安全运营系统提供可自定义扩展的私域知识库，保障内部知识不外泄。知识库内嵌行业安全规范，融合客户自身网络安全建设知识，通过自然语言交互方式，高效联动安全数据与特定标准、要求信息，支持用户对资产、告警、漏洞等信息持续追问与深度分析。同时，系统直接关联本地知识库，快速获取资产映射、标准要求、处置步骤等关键信息，提供智能辅助决策，显著提升响应速度与准确性。
挑战三：告警研判
海量低质、真假难辨
为响应行业网络安全防护体系高标准建设要求，该烟草企业构建了一体化网络安全监测机制。然而，伴随业务规模扩张和安全组件激增，每日产生海量告警信息，其中充斥大量误报与重复噪音，且告警间缺乏有效关联分析。安全团队深陷“告警疲劳”，对真实威胁的响应严重迟滞，整体安全防御效能被大幅稀释。
安星人工智能安全运营系统以告警智能评分为核心，依托大模型强大的分析推理能力与专项安全小模型，对告警线索智能排序，深入解析告警上下文语义，追溯关联的历史告警和横向移动行为线索，精准提取高度相关的威胁信息，实现了多源异构告警的自动归并与语义聚合。同时，该系统能智能判断告警有效性、提取关键溯源线索等功能，大幅降低误报率（告警量锐减99.9%），MTTR（平均响应时间）缩短至秒级，有效缓解告警疲劳，使团队聚焦于真实威胁，提升运营效率与响应速度。
挑战四：溯源分析
线索散乱、踪迹难寻
该烟草企业在发现安全告警后，虽尝试进行溯源分析，但攻击线索分散于各类设备与数据中，需依赖人工进行跨系统、跨时段的关联拼凑，过程耗时耗力，导致安全专家精力被大量低效分析工作所消耗，攻击路径与源头定位迟缓，难以形成对攻击全貌的精准洞察与有效响应。
安星人工智能安全运营系统智能关联时间、IP、源目关系等关键要素，赋能攻击上下文的深度溯源分析，涵盖攻击频率趋势、上下文访问关系及原始数据追溯等多维度信息，支持用户下钻探查详细信息，实现高效取证。系统精准梳理并构建完整的攻击链路径图，使客户能够清晰洞察当前告警前后全战术阶段的威胁行为。同时，自动生成事件总结报告、处置建议及最优响应措施，实现90%高频安全事件自动处置，显著提升安全事件分析效率、深度与响应能力。
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