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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

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4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

在数字化浪潮席卷全球的今天，网络安全已成为企业生存与发展的命脉。然而，随着网络攻击手段的不断升级和IT系统复杂度的日益增加，传统的网络安全运维模式正面临着前所未有的挑战。在这一背景下，基于大模型Agent技术的网络安全智能运维助手应运而生，正在重新定义网络安全运维的新范式。

一、网络安全运维：挑战与困境

工作压力大：网络安全运维人员需要时刻关注系统的安全状况，发现并修复漏洞，保护系统免受攻击和数据泄露的风险。这种高强度的工作压力容易导致身心疲惫。

技术更新快：网络安全行业技术更新快，安全威胁也不断变化，运维人员需要不断学习、掌握新技术，及时跟进新的安全威胁和攻击手段。

人才短缺：网络安全人才短缺是当前行业面临的痛点。由于技术更新快，安全人才的培养和招聘难度较大，导致很多企业难以招到合适的网络安全运维人员。

技术难度大：网络安全运维人员需要掌握多种技术，如网络安全、系统安全、应用安全等，需要具备较高的技术水平和经验。

工作细节繁琐：需要进行大量的日常工作，如安全监控、漏洞扫描、安全策略的制定和执行等，这些工作都需要耗费大量的时间和精力。

面对这些挑战，传统的网络安全运维模式已经难以满足现代企业的需求，亟需一种全新的解决方案。

二、Agent技术：网络安全运维的革命性突破

大模型Agent技术正在为网络安全运维带来革命性的变革。与传统AI不同，大模型Agent具备自主决策能力，能根据环境变化与任务需求，独立分析、判断并制定执行策略。

基于大模型的Agent主要由四大关键部分组成：

规划能力：作为Agent的思维核心，承担着将复杂任务拆解为一个个可执行子任务的重任，并对执行策略进行评估。在网络安全运维中，Agent可以将复杂的故障排查任务拆解为信息收集、原因分析、解决方案制定等子任务，并思考先进行哪一步、各子任务之间如何协同等策略问题。

记忆能力：包含短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储会话上下文，在多轮对话场景中，确保Agent能够理解前后对话的关联，做出连贯的回应。长期记忆则存储着历史安全事件、解决方案、设备状态等各类信息，通过向量数据库等技术实现快速存取。

工具调用能力：Agent能够调用各种工具和API，如数据采集API、文档检索、第三方安全知识库等，以获取必要的信息和执行特定的操作。在网络安全运维中，Agent可以调用设备监控API获取实时状态、威胁日志、配置策略等，调用知识库查询漏洞、威胁情报、IoCs等，调用图表工具进行威胁统计分析等。

行动能力：基于规划、记忆和工具调用的结果，Agent能够执行具体的行动，如生成安全报告、给出处置建议、执行配置变更、启动应急响应流程等。

这些能力的结合，使得大模型Agent能够在网络安全运维中发挥出前所未有的效能，为运维人员提供强大的智能支持。

三、山石网科运维助手：智能运维的新标杆

山石网科基于大模型Agent技术开发的运维助手，正是网络安全智能运维的典范。该助手以问答的方式，支持多种运维场景，为网络安全运维带来了全新的体验。

1.核心功能

运维剧本：通过一系列问答的组合完成复杂的运维流程。运维剧本是山石网科运维助手的核心功能，它将复杂的运维流程拆解为一系列单元问题，每个单元问题都可以通过安全大模型底层能力完整回答。运维剧本提供预置剧本及用户创建机制，提供用户选择和自动执行机制，以及用户问题到剧本的推荐机制。

多维度支持：支持安全知识问答，威胁知识查询，防火墙配置手册问答，设备健康检查等多种运维场景。

图表展示：支持业务图表生成，威胁事件分析，智能排障。运维助手能够将复杂的数据和分析结果以直观的图表形式展示，帮助运维人员快速理解当前的安全状况和趋势。

后续问题推荐：基于当前对话和问题上下文，智能推荐可能相关的后续问题，引导用户深入探索和解决安全问题。

2.技术优势

智能体整体框架：运维助手采用智能体整体框架，包括问题识别、提示词工程、参数推理、工具调用、回答生成等环节，形成完整的智能运维闭环。

大模型应用安全：为了确保大模型运行安全，山石网科提出了Security for AI理念，利用山石网科固有的技术优势，给AI构建更加安全的运行环境。同时，为了防止Prompt injection，构建了提示词的检测机制。而为了防止敏感数据的泄露保护隐私，在将数据传输给大模型前，对数据中的敏感数据进行了脱敏，比如IP，MAC，Host等，确保数据安全。

多类型设备接入：支持多类型设备接入，如Firewall，I-Source，IPS，IDS等全系列产品，以及多形态接入（ChatBot，一键分析等），满足多种运维需求。

向量模型与RAG优化：通过向量模型和RAG（检索增强生成）技术，构建山石网科设备手册知识库，优化知识检索和答案生成的质量，提高运维助手在回答产品相关问题的准确性。

四、实际应用场景：智能运维的生动实践

山石网科运维助手已经在多个实际场景中展现出强大的能力，为网络安全运维带来了显著的效率提升。

场景1：IPS特征库升级失败

当IPS特征库升级失败时，传统的排查流程需要运维人员逐一检查网络连接、设备状态、升级包完整性等多个方面，耗时耗力且容易遗漏关键信息。而使用运维助手，系统会自动执行预设的运维剧本：

整个过程自动化、智能化，大大缩短了故障排查和修复的时间，提高了运维效率。

场景2：检查分析设备内存不足情况

设备内存不足是常见的网络安全设备问题，可能导致设备性能下降甚至服务中断。运维助手能够通过预设剧本，系统化地分析和解决此类问题：

通过运维助手的智能分析，运维人员能够快速定位内存问题的根源，并采取有效的解决措施，避免设备因内存不足而影响安全防护能力。

场景3：威胁事件分析与响应

面对日益复杂的网络威胁，快速准确的分析和响应至关重要。运维助手能够：

这种智能化的威胁事件分析与响应，大大提高了安全团队的工作效率，缩短了威胁响应时间，有效降低了安全风险。

五、未来展望：智能运维的无限可能

随着大模型Agent技术的不断发展和完善，网络安全智能运维助手将展现出更加强大的能力和更广阔的应用前景。

首先，运维助手将具备更强的自主决策能力，能够独立处理更加复杂的网络安全事件，减少人工干预的需求。其次，运维助手将实现更广泛的知识整合，能够跨系统、跨平台地获取和分析信息，提供更全面的运维支持。再次，运维助手将具备更强的学习能力，能够从历史事件中不断学习和优化，提高解决问题的准确性和效率。

山石网科将继续深耕大模型Agent技术在网络安全运维领域的应用，不断创新和完善运维助手的功能和性能，为用户提供更加智能、高效、安全的运维解决方案。

大模型Agent技术正在重新定义网络安全智能运维的新范式。山石网科运维助手作为这一新范式的代表，通过其强大的运维剧本、图表展示、后续问题推荐等核心功能，以及智能体整体框架、大模型应用安全、多类型设备接入等技术优势，正在为网络安全运维带来革命性的变革。

面对日益复杂的网络安全挑战，基于大模型Agent的智能运维助手将成为企业网络安全防护的得力助手，帮助运维人员从繁琐的日常工作中解放出来，专注于更具价值的安全策略和创新工作，共同构建更加安全、可靠的数字世界。

开放融合、AI赋能、智慧运维，山石网科与您携手共创网络安全智能运维的美好未来！

山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商，由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立，并以首批网络安全企业的身份，于2019年9月登陆科创板（股票简称：山石网科，股票代码：688030）。

现阶段，山石网科掌握30项自主研发核心技术，申请570多项国内外专利。山石网科于2019年起，积极布局信创领域，致力于推动国内信息技术创新，并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发，旨在通过自主创新，为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前，山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及基础设施安全、云安全、数据安全、应用安全、安全运营、工业互联网安全、信息技术应用创新、AI安全、安全服务、安全教育等10大类产品及服务，50余个行业和场景的完整解决方案。

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