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title: "野村——全球AI趋势追踪：垂直行业大语言模型（LLM）——网络安全会是LLM落地的下一个爆款应用吗？ 核心结论：伴随前沿模型能力提升，LLM自身安全漏洞及生成式"
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# 野村——全球AI趋势追踪：垂直行业大语言模型（LLM）——网络安全会是LLM落地的下一个爆款应用吗？ 核心结论：伴随前沿模型能力提升，LLM自身安全漏洞及生成式

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## 正文

野村——全球AI趋势追踪：垂直行业大语言模型（LLM）——网络安全会是LLM落地的下一个爆款应用吗？

核心结论：伴随前沿模型能力提升，LLM自身安全漏洞及生成式AI（Gen AI）平台风险引发市场高度关注，网络安全正成为LLM商业化变现的潜在核心场景。LLM在网络安全领域的应用可显著提升事件响应效率、降低误报率并实现安全效果量化，但中国传统网络安全软件厂商面临两大压制因素：一是国内政企客户需求持续疲软，行业竞争格局尚待优化；二是LLM厂商正通过编程智能体（Coding Agent）及协同工作工具切入网络安全市场，对传统安全软件企业的存量市场形成一定替代效应。野村维持对中国网络安全软件板块的“中性”评级，认为深信服（300454 CH，中性）等基本面改善的龙头存在短期交易性机会，但板块全面复苏仍需时日。

一、LLM厂商加速布局网络安全：商业化新赛道

自2026年初以来，Anthropic（未上市）、OpenAI（未上市）及Meta（META US，无评级）均报告了LLM主动发起网络攻击的安全事件，倒逼LLM厂商一方面管控自身模型风险，另一方面利用LLM能力强化基础软件的安全防御。2026年4月7日，Anthropic宣布其最新模型Mythos Preview在内部测试中展现出高度自动化的漏洞发现与利用能力。LLM赋能网络安全的潜在优势包括：

1. 效率提升：复杂事件分析耗时从数小时压缩至分钟级，AI可自动生成结构化报告；

2. 准确率改善：通过语义理解显著降低告警误报率，提升检测与预测精度；

3. 效果可量化：智能安全系统可量化防御成效，例如Anthropic的Project Glasswing在首月即协助合作方发现超10,000个高危漏洞。

此外，LLM的安全应用是其编程能力的自然延伸——代码理解、工具调用及多阶段推理能力可直接迁移至漏洞挖掘与验证环节。随着LLM复杂编程能力的持续突破，网络安全防御能力有望实现量子跃迁，并在企业市场大规模落地。

二、主要LLM厂商网络安全布局动态

1. Anthropic：2026年4月8日发布Claude Mythos Preview，同步启动防御性网络安全项目Project Glasswing，初始参与方涵盖亚马逊云科技（AWS）、苹果（Apple）、谷歌（Google）、摩根大通（JPMorgan Chase）、微软（Microsoft）、英伟达（Nvidia）、Palo Alto Networks及Linux基金会等逾40家机构；2026年5月1日向所有Claude企业版用户开放Claude Security公测，该工具可像人类研究员一样推理代码，理解组件交互与数据流以洞察复杂漏洞。

2. OpenAI：2026年3月6日推出Codex Security，可识别网络安全漏洞并提出修复方案；2026年5月12日发布基于GPT-5.5-Cyber模型及Codex Security智能体的Project Daybreak，整合思科（Cisco）、CrowdStrike、Palo Alto Networks、Cloudflare、甲骨文（Oracle）等安全合作伙伴生态，旨在强化企业软件安全防御；2026年8月10日发布GPT-5.6-Cyber，面向Daybreak Red用户开放，该模型基于GPT-5.6 Sol构建，专为提升特定网络安全任务能力并减少拒绝响应而设计；2026年9月3日宣布GPT-6的网络安全能力首次达到OpenAI防备框架（OpenAI Preparedness Framework）的最高级别“关键级”（Critical）。

3. 智谱AI（Z.AI）：2026年9月正式宣布网络安全成为GLM-5.3的首个落地场景，已有100家企业完成集成。GLM-5.3主要承接多智能体漏洞挖掘、真实业务安全研究、大规模代码库审计及金融机构安全加固等高价值任务；GLM-5.3-Flash则覆盖批量扫描、日志处理及告警分析等高频率任务。

三、安全软件厂商：新增长引擎还是被替代风险？

网络安全行业可细分为：网络与基础设施防御、零信任与安全工作空间访问、云安全、应用与应用程序接口（API）安全、身份与访问管理（IAM）、数据安全、检测/响应与安全运营、漏洞与威胁、评估与合规。对于AI产业链（AI基础设施、AI网络、LLM、AI应用）而言，安全在每个层级均扮演关键角色。LLM及AI应用催生了独特的网络安全需求，例如LLM需要越狱防护、幻觉治理及内容合规审查，这构成了生成式AI时代独有的新安全品类。此外，AI智能体被赋予过度授权以操作用户系统与数据，使得身份保护与权限治理（Agent的IAM）成为核心功能。高德纳（Gartner）预测，全球AI安全市场规模将在2027年达到48亿美元（同比增长68.7%），2028年进一步增至77亿美元。其中，AI应用安全预计在2027年以8.51亿美元成为最大支出品类，紧随其后的是AI使用控制（7.49亿美元）。IDC预测，中国安全智能体相关应用市场规模将在2028年达到16亿美元。尽管当前AI安全市场体量尚小，但AI驱动的事件响应与威胁检测、AI云防护、AI治理等领域具备强劲增长潜力。

四、中国主要安全厂商AI产品进展

1. 奇安信（Qi An Xin）：2023年8月推出QAX-GPT大语言模型，采用与其他产品捆绑销售的模式。

2. 深信服（Sangfor）：2023年5月推出Security GPT大语言模型，已升级至4.0版本并集成DeepSeek-R1；2025年2月推出AI算力网关，已在医疗、制造及独立软件开发商（ISV）等行业交付。

3. 三六零（360）：2023年7月推出360智脑大语言模型，2025年10月AI相关项目中标金额超3亿元人民币；2025年4月推出360安全大模型一体机，售价60万元人民币起。

4. 安恒信息（DBAPP Security）：2023年8月推出安全大语言模型，2024年推出安全智能体平台，2025年AI相关收入超5800万元人民币，同比增长230%。

5. 启明星辰（Venustech）：2022年推出盘小古安全大语言模型，2025年2月构建大语言模型应用安全产品矩阵，2025至2026年推出天阅及安行安全智能体系统，其大语言模型应用防火墙已在政府、电信运营商、金融、能源等行业的具体项目中落地。

五、竞争格局与关键判断

LLM厂商正切入网络安全市场，可能从传统安全厂商手中夺取份额。例如，AI应用安全产品（如LLM防火墙）正被AI云平台嵌入其模型即服务（MaaS）解决方案，作为标准组件打包出售，用户可直接在云端一站式采购LLM服务及相关安全产品，从而绕过第三方安全软件供应商。不过，传统安全厂商拥有丰富的安全数据资产与行业认知，有助于交付更定制化的解决方案，短期内网络安全市场尚难完成整合。野村认为，尽管部分安全软件龙头基本面改善带来交易性机会，但中国网络安全软件板块尚未进入全面复苏阶段，维持行业“中性”评级。

## 总体总结

主题正文
1. 核心结论：伴随前沿模型能力提升，LLM自身安全漏洞及生成式AI（Gen AI）平台风险引发市场高度关注，网络安全正成为LLM商业化变现的潜在核心场景。
2. 野村维持对中国网络安全软件板块的“中性”评级，认为深信服（300454 CH，中性）等基本面改善的龙头存在短期交易性机会，但板块全面复苏仍需时日。
3. 自2026年初以来，Anthropic（未上市）、OpenAI（未上市）及Meta（META US，无评级）均报告了LLM主动发起网络攻击的安全事件，倒逼LLM厂商一方面管控自身模型风险，另一方面利用LLM能力强化基础软件的安全防御。
4. 1. Anthropic：2026年4月8日发布Claude Mythos Preview，同步启动防御性网络安全项目Project Glasswing，初始参与方涵盖亚马逊云科技（AWS）、苹果（Apple）、谷歌（Google）、摩根大通（JPMorgan Chase）、微软（Microsoft）、英伟达（Nvidia）、Palo Alto Networks及Linux基金会等逾40家机构；
5. 2026年5月12日发布基于GPT-5.5-Cyber模型及Codex Security智能体的Project Daybreak，整合思科（Cisco）、CrowdStrike、Palo Alto Networks、Cloudflare、甲骨文（Oracle）等安全合作伙伴生态，旨在强化企业软件安全防御；
6. 4. 安恒信息（DBAPP Security）：2023年8月推出安全大语言模型，2024年推出安全智能体平台，2025年AI相关收入超5800万元人民币，同比增长230%。
7. 5. 启明星辰（Venustech）：2022年推出盘小古安全大语言模型，2025年2月构建大语言模型应用安全产品矩阵，2025至2026年推出天阅及安行安全智能体系统，其大语言模型应用防火墙已在政府、电信运营商、金融、能源等行业的具体项目中落地。
8. 野村认为，尽管部分安全软件龙头基本面改善带来交易性机会，但中国网络安全软件板块尚未进入全面复苏阶段，维持行业“中性”评级。
