在AI驅動的網絡攻擊規模化演進與防御人才能力斷層的雙重壓力下，傳統網絡安全能力建設模式已觸及效能天花板。博智網絡安全靶場融合以DeepSeek為代表的AI大模型，通過大模型的因果推理能力重構攻防對抗的底層邏輯，推動網絡安全教學、動態場景生成、智能對抗訓練、多模態攻擊模擬、大規模推演、個性化訓練優化等方面跨越式發展。
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在AI驅動的網絡攻擊規模化演進與防御人才能力斷層的雙重壓力下，傳統網絡安全能力建設模式已觸及效能天花板。博智網絡安全靶場融合以DeepSeek為代表的AI大模型，通過大模型的因果推理能力重構攻防對抗的底層邏輯，推動網絡安全教學、動態場景生成、智能對抗訓練、多模態攻擊模擬、大規模推演、個性化訓練優化等方面跨越式發展。
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| 多模智融 彈性適配 | 智聯交互 場景速構 | 攻防推演 策略共生 | 知識賦能 全域安防 |
| 靈活集成當前主流的大模型，包括Deepseek-R1、通義千問系列、GLM4生成模型等；可以根據用戶不同算力需求、硬件資源、應用場景集成不同精度的大模型。 | 支持通過智能對話方式進行個性化教學、自動試題生成、主觀題評分、實驗報告生成等；高效精準的場景構建能力顯著提升實訓課程、紅藍對抗、單兵訓練等場景的部署效率。 | 搭載紅藍對抗智能輔助體系，具備滲透路徑智能規劃、攻防工具精準推薦、戰術戰法動態匹配等攻擊側能力，并支持攻防策略動態優化、防御加固策略生成等防御側功能，實現對抗推演全流程賦能。 | 通過RAG技術構建了專業的安全領域知識庫，網絡安全知識庫涵蓋了電信理論、工控、網安、綜合實訓等方向；威脅情報庫涵蓋了當前活躍APT組織、超百萬IOC指標等；漏洞知識庫包含超過30萬個NVD、CNNVD、CND收集的漏洞信息。 |
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| 網絡安全領域知識庫 | 檢索增強生成RAG | 雙引擎架構 |
| 創新構建靶場教學課程知識庫、APT組織情報知識庫、IOC情報知識庫、漏洞信息知識庫等網安領域知識庫，賦能靶場應用。 | 在問答系統、文檔生成和自動摘要、智能助手和虛擬代理、信息檢索、知識圖譜填充、機器翻譯、對話系統以及教育輔助等多個領域使用RAG技術，增強靶場生成能力。 | 以AI重構攻防演練全流程，使學員技能達標率提高40%，誤報率降至0.3%以下，推動網絡安全防御從“規則驅動”向“預見性智能”跨越。 |
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