2025 年 Gartner 中国网络安全技术成熟度曲线的发布，标志着国内网络安全领域正式进入 "AI 原生防御" 时代。这份聚焦中国市场特性的报告清晰揭示：网络安全的核心命题已从 "防御 AI 驱动的攻击" 演进为 "保障 AI 系统自身安全与业务协同"，AI 安全技术正成为重构企业防御体系的核心引擎。
一、焦点转移：为何 AI 安全成为行业核心议题
AI 技术的爆发式渗透与攻防态势的逆转，共同推动 AI 安全登上成熟度曲线的核心位置。Gartner 数据显示，中国企业生成式 AI 部署率从 2024 年 8 月的 8% 飙升至 2025 年 5 月的 43%，而攻击侧的智能化升级同样迅猛 ------ 预计到 2029 年，50% 针对 AI 代理的成功攻击将利用提示注入等新型媒介。这种 "应用端加速落地、攻击端迭代升级" 的双重压力，使 AI 安全从 "可选创新" 变为 "刚需保障"。
更深层的驱动来自合规与业务的双重诉求。一方面，《生成式 AI 服务管理暂行办法》等法规要求企业对 AI 训练数据、模型输出实施全流程管控；另一方面，企业面临 "既要释放 AI 数据价值，又要防范泄露风险" 的两难困境。Gartner 高级研究总监陈延全指出，这种矛盾催生了全新的安全需求，使 AI 安全技术在成熟度曲线中呈现出 "多点突破、加速演进" 的特征。
二、曲线解析：四大 AI 安全技术的演进阶段与价值逻辑
成熟度曲线通过 "技术生命周期" 维度，清晰勾勒出 AI 安全技术的发展梯度。其中，网络安全 AI 助手、AI TRiSM（AI 信任、风险和安全管理）、AI 网关、对抗性暴露面验证（AEV）四大技术构成核心阵营，分别处于不同演进阶段。
（一）期望膨胀期顶峰：网络安全 AI 助手
作为曲线中发展最快的技术之一，网络安全 AI 助手正处于期望膨胀期的顶点。其核心价值在于通过生成式 AI 能力填补安全人才缺口 ------ 既能自动生成脚本、摘要安全知识，又能辅助新人快速上手，将安全管理员培训周期缩短 40% 以上。国内企业目前多将其作为现有安全工具的辅助模块，试点知识管理与基础自动化任务。
但技术瓶颈同样显著：AI "幻觉" 可能导致漏洞误判，模型训练数据质量直接影响输出准确性，且数据隐私保护机制尚未成熟。Gartner 预测，到 2027 年，90% 的 AI 安全实施仍将聚焦战术性任务自动化，而非角色替代，这意味着 "人工防火墙" 在现阶段仍是防范 AI 决策风险的关键。
（二）稳步爬升期：AI TRiSM 与 AI 网关
这两项技术已跨越创新触发期，进入稳步爬升阶段，成为企业 AI 安全治理的核心抓手。
AI TRiSM 并非单一产品，而是涵盖 "治理、运行时检测、信息治理、基础设施防护" 的四层框架。其核心突破在于实现 AI 全生命周期风险管控：通过集中式治理平台，52% 的 CISO 已能主导跨部门 AI 安全策略制定，有效遏制 "影子 AI"------ 目前 69% 的企业存在员工使用禁用 GenAI 工具的情况。该框架与《数据安全法》深度适配，可动态识别训练数据中的敏感信息，平衡 AI 创新与合规要求。
中国特色的 AI 网关则聚焦 "连接安全与合规管控"。不同于通用 API 网关，其内置符合本土法规的脱敏模块、密钥轮换机制与成本可视化功能，可在企业与 AI 服务商之间构建 "流量枢纽"------ 既能实施访问速率限制，又能拦截违规数据输出，还能管理多 LLM 路由与 API 密钥保护。对于部署多厂商 AI 模型的企业，AI 网关已成为合规落地的 "刚需组件"。
（三）创新触发期：对抗性暴露面验证（AEV）
AEV 代表了 AI 时代的攻击面测试新范式，目前仍处于创新触发期，市场渗透率不足 5%。与传统渗透测试不同，它通过模拟攻击者视角，持续自动化验证漏洞可利用性，甚至能建模攻击路径并量化防御有效性。
在国家级攻防演练常态化的背景下，AEV 的价值日益凸显：既能为企业提供 "攻击可行性证据"，又能帮助安全团队优先修复高风险漏洞，使事件响应效率提升 30% 以上。Gartner 预测，到 2027 年，60% 的中国大型企业将在 SOC 中集成暴露面管理技术，AEV 有望成为核心组成模块。
三、中国特性：AI 安全的本土化适配与实践差异
相较于全球成熟度曲线，中国版报告特别强调了 "合规驱动" 与 "场景适配" 两大特性，这直接影响技术落地路径。
在合规层面，AI 安全技术需深度响应本土监管要求。例如 AI 网关的内容脱敏功能，必须符合《生成式 AI 服务管理暂行办法》对生成内容的审核规定；DSPM（数据安全态势管理）则需与 AI TRiSM 集成，识别哪些敏感数据可安全用于模型训练，防范 "训练数据泄露" 风险。这种 "技术设计内嵌合规基因" 的特性，成为中国 AI 安全技术的鲜明标签。
在场景落地方面，运营商、关基单位等核心行业需求主导技术演进方向。江苏保旺达等厂商已将 AI TRiSM 框架融入运营商数据安全项目，通过 "身份 5A 底座 + AI 风险检测" 实现 4.9 万 + 接口的动态管控；在政务领域，AEV 技术被用于验证 AI 决策系统的抗攻击能力，确保公共服务 AI 的可靠性。
四、落地路径：企业 AI 安全建设的三阶策略
结合 Gartner 优先级矩阵与曲线阶段，企业可按 "短期合规、中期筑墙、长期智能" 的三阶路径推进 AI 安全建设。
（一）短期（1-2 年）：聚焦合规与基础防护
优先部署 AI 网关与软件成分分析（SCA）。AI 网关可快速解决第三方 GenAI 工具的合规使用问题，阻断敏感数据违规流出；SCA 则能在 AI 模型开发早期识别开源组件漏洞 ------ 随着开源模型在 AI 系统中占比提升，SCA 可使开发延迟减少 25%，同时降低许可合规风险。
（二）中期（2-5 年）：构建体系化防御能力
重点落地 AI TRiSM 框架与 DSPM 技术。AI TRiSM 需建立跨法务、IT、业务的协作机制，明确各部门 AI 安全职责，避免 "治理真空"；DSPM 则要实现 "数据可视 - 风险可测 - 使用可控" 的闭环，通过实时监控敏感数据流转，为 AI 训练提供 "可用不可见" 的数据支撑。这一阶段需同步推进安全团队 AI 素养培训，防范技能缺口导致的技术落地失效。
（三）长期（5 年以上）：布局前瞻性技术
关注 Agentic AI 备份与后量子认证等技术。Agentic AI 备份可通过自主决策实现故障自动诊断与恢复，将 RTO（恢复时间目标）缩短 50%；后量子认证则能应对 AI 驱动的量子计算攻击威胁，为长期 AI 安全奠定基础。这类技术虽尚处萌芽期，但对于金融、能源等长周期运营的关基单位，提前布局可规避技术代差风险。
2025 年成熟度曲线揭示的核心逻辑在于：AI 安全不是对传统安全的替代，而是 "技术重构 + 流程协同 + 合规适配" 的系统性升级。企业既不能因 AI "幻觉" 等风险否定技术价值，也不能盲目追逐热点导致投资浪费。
正如 Gartner 所强调的，到 2028 年，60% 的企业将通过协作式 AI 防御策略实现安全与业务的平衡 ------ 这需要安全领导者既懂 AI 技术特性，又深悉行业业务逻辑，在 "防御刚性" 与 "创新弹性" 之间找到最优解。而那些能率先将 AI 安全技术嵌入业务流程的企业，将在数字化转型中建立显著竞争优势。