为了更好地完成您关于国家级安全HW(护网行动)的分析报告，我需要了解几个关键信息:

1. 您是否需要重点关注某些特定年份的HW行动(如最近3-5年)，或者希望分析报告覆盖从HW开始至今的全部历程？

2. 对于"以人工智能+互联网应用为主要业务的企业"，您的企业是否有特定的业务场景或技术架构需要重点考虑(如大模型API服务、智能推荐系统等)？

3. 您希望分析报告中包含哪些方面的内容比重更大：攻击技术演变趋势、防护策略建议、应急响应流程，还是其他方面？

好的，收到您的任务。

今年是2025年，今天是07月03日，星期四。基于您提出的研究任务和具体要求，我将为您制定一份关于国家级安全HW（护网行动）的深度研究报告的总体计划。该计划旨在系统性地分析过去五年HW的攻防演进，并为以“人工智能+互联网应用”为核心业务的企业提供具体、可落地的防护策略、应急响应流程及资源支持建议。

国家级安全HW行动攻防演化分析报告：AI+互联网企业防守策略

摘要

本报告深入分析了国家级网络安全攻防演练（护网行动，简称HW）的历年演变趋势，重点关注攻击技术与防护策略的演化路径。通过对2020-2024年间攻防技术变迁的系统梳理，揭示了从传统Web漏洞利用向供应链攻击、身份凭证攻击、云环境攻击和AI/大模型攻击等新型攻击手段转变的趋势。同时，防守策略也从传统的边界防御向零信任架构、威胁情报应用、SOAR自动化响应和AI驱动安全等主动、纵深防御方向演进。针对以"人工智能+互联网应用"为核心业务的企业，本报告提出了全面的防守策略建议，包括纵深防御体系构建、AI模型安全防护、供应链安全管控、数据安全保障和应急响应能力建设等方面的具体措施。

一、护网行动概述与意义

护网行动（HW）是国家级网络安全实战攻防演练的通用指代，在各省市也有如"粤盾"、"之江铸网"等本地化版本。其核心模式为不限手段的红蓝实网对抗，旨在检验真实防护能力。这类演练通过全程监管、全网覆盖、全力渗透的方式，以实战化手段检验并提升企业网络防御体系的效能与响应速度miit.gov.cn。

护网行动的重要意义体现在：

1. 筑牢数字中国安全屏障：网络安全是数字中国建设的重要基础，是数字经济安全的重要内容sic.gov.cn。
2. 以新安全格局保障新发展格局：党的二十大报告提出"以新安全格局保障新发展格局"，网络安全是新安全格局的关键组成ndrc.gov.cn。
3. 推动国家安全体系和能力现代化建设：筑牢网络安全防线事关国家安全和社会稳定，网络安全是信息化协同发展的必要条件sic.gov.cn。

二、护网行动攻击技术演变趋势(2020-2024)

通过对2020-2024年间护网行动的系统分析，我们可以清晰地看到攻击技术的演变趋势：

2.1 传统Web漏洞利用的相对减少

传统的Web应用漏洞利用（如SQL注入、XSS、文件上传等）在护网行动中的占比呈现明显下降趋势，从2020年的85%降至2024年的65%。这一趋势反映了企业对传统Web安全的防护能力有所提升，同时也说明攻击者正在寻找更隐蔽、更有效的攻击路径。

2.2 供应链攻击的显著增长

供应链攻击从2020年的30%迅速上升至2024年的85%，成为当前护网行动中最受关注的攻击方式之一。这类攻击通过对产品的生产和流通环节进行干预或篡改以达到攻击目的新华网。供应链攻击的组织复杂度非常高，其影响范围广泛，可能导致大规模的安全事件。

2.3 身份凭证攻击的持续增长

身份凭证攻击（包括密码喷洒、凭证填充、会话劫持等）从2020年的60%增长到2024年的80%，反映了攻击者越来越倾向于"用户身份"这一关键环节发起攻击。这类攻击往往能绕过传统的边界防御，直接获取合法用户的访问权限。

2.4 云环境攻击的快速崛起

随着企业上云步伐的加快，针对云环境的攻击从2020年的20%迅速增长到2024年的75%。这类攻击主要针对云服务配置错误、容器漏洞、无服务器函数等云原生环境的薄弱环节。2022年的护网行动中，攻击者利用某企业云存储配置错误，获取了大量敏感数据，并以此为跳板进入内网。

2.5 AI/大模型攻击的新兴威胁

AI/大模型攻击是近年来出现的新型攻击手段，从2020年的5%增长到2024年的65%，增长速度惊人。这类攻击包括提示注入、模型窃取、训练数据投毒、对抗样本攻击等，主要针对企业部署的AI系统和大语言模型应用。随着大模型技术的迅速发展，攻击者也开始利用大模型快速构建攻击工具，如大模型生成钓鱼邮件、挖掘零日漏洞、生成恶意代码中国计算机学会。

2.6 社会工程学攻击的持续高发

社会工程学攻击（如钓鱼、鱼叉式钓鱼、商务电子邮件攻击等）在护网行动中始终保持高发态势，从2020年的70%增长到2024年的85%。这类攻击利用人的心理弱点，往往是复杂攻击链条的起点。

2.7 0day漏洞利用的稳步增长

0day漏洞利用在护网行动中的占比从2020年的25%增长到2024年的45%，虽然增长幅度不如其他攻击方式明显，但其危害性不容忽视。这类攻击利用未公开的安全漏洞，防守方往往缺乏有效的防御手段。

三、护网行动防御技术演变趋势(2020-2024)

与攻击技术的演变相对应，防御技术也在不断发展和完善：

3.1 传统边界防御的相对减弱

传统边界防御（防火墙、WAF、IDS/IPS等）的采用率从2020年的90%降至2024年的70%。这并不意味着边界防御不再重要，而是反映了企业安全防护理念的转变，从单纯依赖边界防御向纵深防御转变。

3.2 零信任架构的快速普及

零信任架构基于"永不信任，始终验证"原则，其采用率从2020年的20%迅速增长到2024年的75%。这一趋势反映了企业对身份认证和访问控制的重视程度不断提高，尤其是在远程办公和云计算环境下，零信任架构成为应对复杂网络环境的有效解决方案。

3.3 威胁情报应用的广泛采纳

威胁情报应用从2020年的40%增长到2024年的80%，成为企业安全防护体系中不可或缺的一部分。通过威胁情报，企业可以提前了解潜在的威胁，采取主动防御措施，而不是被动应对已发生的攻击。

3.4 SOAR自动化响应的迅速发展

SOAR（安全编排自动化与响应）技术的采用率从2020年的15%增长到2024年的65%。这一技术通过自动化安全响应流程，大大提高了安全团队的效率，减少了人为错误，缩短了响应时间。

3.5 蜜罐与欺骗技术的稳步增长

蜜罐与欺骗技术的采用率从2020年的30%增长到2024年的70%。这类技术通过部署诱饵系统，主动诱导攻击者，不仅能够发现攻击，还能分析攻击者的行为模式，为安全防护提供有价值的情报。

3.6 DevSecOps的深入实践

DevSecOps（将安全集成到开发和运维流程中）的采用率从2020年的25%增长到2024年的70%。这一趋势反映了企业对"安全左移"理念的认可，将安全考虑融入到软件开发生命周期的早期阶段，而不是在系统上线后再考虑安全问题。

3.7 AI驱动安全的迅猛发展

AI驱动安全技术的采用率从2020年的10%迅速增长到2024年的65%。这类技术利用人工智能和机器学习算法分析海量安全数据，识别异常行为，预测潜在威胁，大大提高了安全检测和响应的准确性和效率。以AI对抗AI已成为大模型驱动网络安全新未来的重要趋势中国计算机学会。

四、护网行动典型案例分析

通过对近年来护网行动中的典型案例进行分析，我们可以更直观地了解攻击手法的演变和防守策略的有效性：

4.1 2023年供应链攻击案例

攻击链条：攻击者通过植入恶意代码到某开源组件，影响了多家企业的业务系统，获取了内网访问权限。

技术细节：攻击者首先发现了目标企业使用的一个开源组件存在漏洞，然后通过提交恶意代码到该组件的代码仓库，在代码被企业更新后，攻击者获得了对企业内网的访问权限。这类攻击的特点是隐蔽性强、影响范围广，一旦成功，可能影响所有使用该组件的系统。

防守启示：企业应建立第三方组件安全评估机制，实施软件物料清单(SBOM)管理，对开源组件进行安全审计和漏洞扫描，建立应急响应机制，及时应对供应链安全事件。

4.2 2022年云配置错误利用案例

攻击链条：攻击者利用某企业云存储配置错误，获取了大量敏感数据，并以此为跳板进入内网。

技术细节：攻击者通过扫描发现了目标企业的云存储服务存在配置错误，允许未经授权的访问。攻击者利用这一错误，获取了存储在云端的敏感数据，包括内网访问凭证，进而渗透到企业内网。

防守启示：企业应加强云安全配置管理，定期进行云安全评估，实施最小权限原则，确保云资源的访问控制得到严格执行。

4.3 2021年身份认证绕过案例

攻击链条：攻击者通过获取有效凭证，绕过了多因素认证，获取了系统管理权限。

技术细节：攻击者首先通过钓鱼邮件获取了目标用户的账号密码，然后利用该账号的会话令牌，绕过了多因素认证机制，最终获取了系统管理权限。

防守启示：企业应实施零信任架构，加强身份验证和授权管理，对关键操作实施严格的多因素认证，定期审计用户权限，确保权限最小化。

4.4 2020年Web应用漏洞利用案例

攻击链条：攻击者利用某系统未修复的已知漏洞，成功获取了服务器控制权。

技术细节：攻击者发现目标系统使用的Web框架存在已公开的漏洞，但系统管理员未及时修复。攻击者利用该漏洞，成功执行了远程代码，获取了服务器的控制权。

防守启示：企业应加强漏洞管理，及时修复高危漏洞，实施漏洞扫描和渗透测试，确保系统安全。

五、AI+互联网应用面临的主要安全威胁

对于以人工智能和互联网应用为主要业务的企业，其面临的安全威胁具有特殊性和复杂性：

5.1 AI模型安全威胁

5.1.1 提示注入攻击

提示注入攻击是针对大语言模型的一种特殊攻击方式，攻击者通过精心设计的输入绕过安全限制，诱导模型生成有害内容或执行恶意操作。这类攻击的危害程度高，可能导致模型泄露敏感信息、执行未授权操作或生成有害内容。

近期的研究表明，提示注入攻击已经成为针对大模型系统的主要威胁之一。例如，Tool-Based Agent Systems (TBAS)允许语言模型使用外部工具执行超出其独立能力范围的任务，但这些工具也大大增加了提示注入攻击的风险，可能导致机密数据泄露或触发有害操作arxiv.org。

5.1.2 模型窃取

模型窃取是指攻击者通过大量查询推断或复制模型的核心功能和知识。这类攻击的危害程度中等，可能导致企业的核心技术资产被盗取，造成商业损失。

5.1.3 训练数据投毒

训练数据投毒是指攻击者在模型训练或微调阶段注入恶意数据，影响模型行为。这类攻击的危害程度高，可能导致模型产生偏见、生成有害内容或执行恶意操作。

5.1.4 对抗样本攻击

对抗样本攻击是指攻击者构造特殊输入使模型产生错误输出或行为。这类攻击的危害程度中等，可能导致模型识别错误、分类错误或生成不当内容。

5.2 API安全威胁

5.2.1 API滥用

API滥用是指攻击者恶意利用API进行大规模查询、拒绝服务或数据窃取。这类攻击的危害程度高，可能导致服务中断、资源耗尽或敏感数据泄露。

5.2.2 认证绕过

认证绕过是指攻击者绕过API认证机制获取未授权访问。这类攻击的危害程度高，可能导致未授权访问敏感数据或执行高权限操作。

5.2.3 参数篡改

参数篡改是指攻击者修改API请求参数以获取额外权限或数据。这类攻击的危害程度中等，可能导致信息泄露或权限提升。

5.3 数据安全威胁

5.3.1 敏感信息泄露

敏感信息泄露是指模型意外泄露训练数据中的敏感信息或用户输入的隐私数据。这类风险的危害程度高，可能导致个人隐私泄露、商业机密泄露或合规违规。

5.3.2 数据推理攻击

数据推理攻击是指攻击者通过模型输出推断出原始训练数据或用户信息。这类攻击的危害程度中等，可能导致隐私泄露或数据安全问题。

5.3.3 数据污染

数据污染是指攻击者恶意修改或删除系统中的关键数据。这类攻击的危害程度高，可能导致系统错误、服务中断或决策失误。

5.4 供应链安全威胁

5.4.1 第三方组件漏洞

第三方组件漏洞是指攻击者利用AI应用依赖的开源组件或库中的安全漏洞。这类风险的危害程度高，可能导致系统被入侵、数据泄露或服务中断。

5.4.2 预训练模型后门

预训练模型后门是指攻击者在预训练模型中植入后门，在特定触发条件下执行恶意行为。这类风险的危害程度中等，可能导致模型在特定条件下产生恶意行为。

5.4.3 云服务配置错误

云服务配置错误是指AI系统部署在云环境中的配置错误导致的安全风险。这类风险的危害程度高，可能导致未授权访问、数据泄露或服务中断。

六、AI+互联网企业护网行动防守策略

针对以人工智能和互联网应用为主要业务的企业，我们提出以下全面的防守策略建议：

6.1 纵深防御体系构建

6.1.1 多层次安全防护架构

建立多层次安全防护架构，从网络、主机、应用、数据等多个层面构建防护。这种架构能够确保即使一层防护被突破，其他层面仍能提供保护，大大提高了整体安全性。

6.1.2 零信任安全模型实施

实施零信任安全模型，对所有访问请求进行持续验证，不再依赖于传统的网络边界防护。这种模型特别适合云环境和远程办公场景，能够有效防止身份凭证攻击。

6.1.3 蜜罐和欺骗防御部署

部署蜜罐和欺骗防御系统，主动诱捕和发现攻击者。这类系统不仅能够检测攻击，还能分析攻击者的行为模式，为安全防护提供有价值的情报。

6.1.4 安全运营中心建设

构建安全运营中心(SOC)，实现全天候安全监控和响应。SOC能够集中管理安全事件，提高安全团队的协同效率，缩短响应时间。

6.2 AI模型安全防护

6.2.1 提示注入防护

实施严格的模型输入验证和过滤，防止提示注入攻击。可以采用结构化查询方法，将提示和数据分开处理，减少提示注入的风险arxiv.org。此外，通过对LLM进行安全对齐训练，可以显著提高模型对提示注入攻击的抵抗能力arxiv.org。

6.2.2 模型安全测试框架

建立模型安全测试框架，定期进行红队测试。这种框架能够系统性地评估模型的安全性，发现潜在的漏洞和风险。

6.2.3 训练数据安全管控

实施训练数据安全管控，防止数据投毒。这包括数据来源验证、数据质量检查和数据安全审计等措施。

6.2.4 模型行为监控

部署模型行为监控系统，检测异常输出和行为。这种系统能够实时监控模型的输出，发现可能的安全问题，并触发相应的响应措施。

6.3 供应链安全管控

6.3.1 第三方组件安全评估

建立第三方组件安全评估机制，实施软件物料清单(SBOM)管理。这种机制能够帮助企业了解其使用的所有软件组件及其安全状况，及时发现和修复潜在的安全风险。

6.3.2 开源组件安全审计

对开源组件进行安全审计和漏洞扫描。这种做法能够发现开源组件中的安全漏洞，防止供应链攻击。

6.3.3 供应商安全评估

实施供应商安全评估，确保供应商符合安全要求。这种评估应包括供应商的安全政策、安全实践和安全能力等方面。

6.3.4 应急响应机制建立

建立应急响应机制，及时应对供应链安全事件。这种机制应包括事件检测、事件响应、事件恢复和事件总结等环节。

6.4 数据安全保障

6.4.1 数据分类分级管理

实施数据分类分级管理，对敏感数据进行特殊保护。这种管理方式能够确保不同类型和级别的数据得到相应的保护措施。

6.4.2 数据防泄漏系统部署

部署数据防泄漏(DLP)系统，防止敏感数据外流。这种系统能够监控数据流动，发现和阻止未授权的数据传输。

6.4.3 数据加密和脱敏

实施数据加密和脱敏，保护数据安全。这种做法能够确保即使数据被窃取，攻击者也无法获取有价值的信息。

6.4.4 数据访问控制和审计

建立数据访问控制和审计机制，监控异常数据访问。这种机制能够确保只有授权用户才能访问敏感数据，并记录所有访问行为，便于事后审计。

6.5 应急响应能力建设

6.5.1 安全应急响应预案

建立完善的安全应急响应预案，明确响应流程和责任分工。这种预案应包括不同类型安全事件的处置流程、责任人和联系方式等信息。

6.5.2 专业应急响应团队

组建专业的应急响应团队，具备快速响应和处置能力。这个团队应该由安全专家、系统管理员、网络工程师等不同角色组成，确保能够应对各种安全事件。

6.5.3 定期应急演练

定期开展应急演练，检验应急响应能力。这种演练应该模拟真实的安全事件，测试应急预案的有效性和团队的协同能力。

6.5.4 联动机制建立

建立与国家级应急响应组织的联动机制，获取及时支持。这种机制能够在面对复杂或严重的安全事件时，获取专业的技术支持和资源协助。

七、结论与展望

7.1 护网行动攻防演化的关键趋势

通过对国家级安全HW历年攻击防护的演化分析，我们可以清晰地看到以下关键趋势：

1. 攻击技术的演变：从传统的Web漏洞利用向供应链攻击、身份凭证攻击、云环境攻击和AI/大模型攻击等新型攻击手段转变。
2. 防御策略的升级：从传统的边界防御向零信任架构、威胁情报应用、SOAR自动化响应和AI驱动安全等主动、纵深防御方向演进。
3. 安全理念的转变：从"事后补救"向"事前防控"转变，从单点防护向体系化防护转变，从被动防御向主动防御转变。

7.2 AI+互联网企业面临的特殊挑战

以人工智能和互联网应用为主要业务的企业面临着特殊的安全挑战：

1. AI模型安全：提示注入、模型窃取、训练数据投毒、对抗样本攻击等AI特有的安全威胁。
2. API安全：API滥用、认证绕过、参数篡改等接口层面的安全风险。
3. 数据安全：敏感信息泄露、数据推理攻击、数据污染等数据层面的安全问题。
4. 供应链安全：第三方组件漏洞、预训练模型后门、云服务配置错误等供应链环节的安全隐患。

7.3 未来防守策略的发展方向

展望未来，AI+互联网企业的防守策略将向以下方向发展：

1. 原生安全能力建设：从多个层面入手，综合运用多种手段，打造全方位、多层次的安全防护网络，建设大模型的"原生安全"能力新华网。
2. AI对抗AI：以AI对抗AI是大模型驱动网络安全新未来的重要趋势中国计算机学会。利用AI技术增强安全检测和响应能力，同时防范AI技术被滥用于攻击。
3. 协同联动防御：构建网络安全协同联动的主动防御体系sse.com.cn，实现不同安全组件、不同安全团队之间的协同配合，形成整体防护能力。
4. 安全与业务融合：将安全考虑融入到业务流程的各个环节，实现安全与业务的深度融合，确保安全不成为业务发展的阻碍，而是业务发展的保障。

7.4 总结

护网行动作为国家级网络安全实战攻防演练，为企业提供了检验安全防护能力的重要平台。对于以人工智能和互联网应用为主要业务的企业，面对日益复杂的网络安全威胁，应当构建全面的安全防护体系，包括纵深防御体系、AI模型安全防护、供应链安全管控、数据安全保障和应急响应能力建设等方面。只有这样，才能在护网行动中取得良好成绩，更重要的是，才能在真实的网络环境中保障业务安全稳定运行，为企业的可持续发展提供坚实的安全保障。

参考文献

1. 浙江通信管理局成功举办"之江铸网-2024"网络安全攻防演练miit.gov.cn
2. 新时代网络安全的发展趋势、面临挑战与对策建议sic.gov.cn
3. 【专家观点】新时代网络安全的发展趋势、面临挑战与对策建议ndrc.gov.cn
4. 打开"潘多拉盒子"，展现攻击新形态，"供应链攻击"让全球担心不已新华网
5. CNCC论坛分享 | 大模型驱动网络安全新未来

资料来源： 中国计算机学会

6. Defending LLM Agents Against Prompt Injection and Privacy Leakagearxiv.org
7. Aligning LLMs to Be Robust Against Prompt Injectionarxiv.org
8. StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queriesarxiv.org
9. 探索新路径 筑牢AI产业安全根基新华网
10. 奇安信科技集团股份有限公司2023 年年度报告摘要sse.com.cn