數字化場景中，攻擊手段正從 “已知特征攻擊” 向 “未知變異攻擊” 演進，傳統防御體系的局限性日益凸顯，難以突破 “被攻擊后才防御” 的被動局面。

特征庫依賴導致防御滯后。傳統安全設備（如防火墻、入侵檢測系統）多基于已知攻擊特征庫進行攔截，而未知攻擊（如零日漏洞利用、定制化惡意代碼）無固定特征，往往能繞過特征檢測直接滲透。例如，某企業的云服務器曾遭受針對新型供應鏈漏洞的攻擊，由于特征庫未收錄該漏洞利用代碼，攻擊持續 6 小時后才被人工發現，導致核心數據被竊取。

攻擊鏈隱蔽性加劇溯源難度。未知攻擊常采用 “低頻率、多階段” 的滲透策略：先通過釣魚郵件植入輕量后門，再長期潛伏收集信息，最后利用內部信任關系橫向移動，整個過程可長達數月。傳統防御多關注單點告警，缺乏對攻擊鏈全鏈路的關聯分析，難以識別 “正常行為掩蓋下的異常”—— 如某攻擊團伙通過員工的正常辦公流量，分 12 個階段逐步獲取數據庫權限，期間未觸發任何單點告警。

防御策略靜態化難以適配變異。攻擊者會根據防御措施實時調整攻擊手段，同一攻擊家族在不同場景中可能呈現完全不同的行為特征。例如，某勒索軟件在 A 企業云環境中表現為加密數據庫文件，在 B 企業中則偽裝成備份程序竊取數據，靜態防御策略（如固定規則攔截）無法覆蓋其變異形態，導致防御效果持續衰減。

天翼云安全的威脅獵殺體系，打破傳統 “被動等待告警” 模式，通過 AI 技術對云環境進行持續掃描與深度分析，主動發現潛伏的未知攻擊，實現 “從被動防御到主動出擊” 的轉變。

行為基線建模：構建 “正常” 與 “異常” 的清晰邊界。基于無監督學習算法，系統對云主機、網絡流量、用戶操作等維度的行為數據進行建模，形成動態更新的 “正常行為基線”。例如，針對云服務器，基線會記錄其常規 CPU 使用率（如白天 80%、夜間 30%）、網絡連接對象（如固定 IP 段的數據庫服務器）、進程啟動規律（如每日凌晨 3 點運行備份程序）；針對用戶，基線會標記其常用登錄終端、操作時段、訪問數據范圍。當某行為偏離基線（如服務器凌晨突發大量境外 IP 連接、用戶非工作時段批量下載敏感文件），AI 會自動標記為可疑，觸發深度分析。

攻擊鏈關聯分析：還原 “碎片化行為” 的完整圖景。未知攻擊的單點行為往往看似正常，但其組合卻構成攻擊鏈。天翼云安全通過知識圖譜技術，將分散的日志數據（如登錄日志、進程日志、流量日志）關聯成 “實體 - 關系” 網絡，AI 基于攻擊鏈知識庫（包含 2000 + 已知攻擊路徑）推理潛在威脅。例如，系統發現 “員工郵箱收到含惡意鏈接的郵件→該員工終端進程異常啟動→終端向云服務器發起非授權訪問→服務器內敏感文件被讀取” 的行為鏈時，即使每個環節單獨看無明顯異常，AI 也能識別其符合 “釣魚 - 植入 - 滲透 - 竊取” 的攻擊邏輯，判定為未知攻擊。

溯源與優先級排序：精準定位威脅源頭。發現可疑行為后，AI 會自動追溯攻擊源頭：通過流量指紋識別攻擊者的 IP 歸屬、工具特征；通過進程逆向分析惡意代碼的編譯信息、傳播路徑；通過用戶操作日志確認是否存在內部疏忽。同時，基于受影響資產的重要性（如核心數據庫、普通辦公機）、攻擊進展（如僅試探性掃描、已獲取管理員權限），對威脅進行優先級排序，確保安全團隊優先處置高風險攻擊。實測顯示，該體系對潛伏周期超過 30 天的未知攻擊，平均發現時間從傳統的 45 天縮短至 5 小時。

欺騙防御通過構建與真實環境高度相似的虛假目標（如蜜罐、虛假數據、仿真服務），誘使攻擊者主動暴露攻擊意圖與手段，為威脅獵殺提供關鍵線索，同時消耗攻擊資源，阻止其滲透真實系統。天翼云安全的欺騙防御體系，依托 AI 實現 “陷阱” 的動態適配與精準布設。

場景化誘餌生成：讓 “陷阱” 更具迷惑性。AI 根據不同行業云環境的特征（如金融行業的支付系統、制造行業的工業控制接口），自動生成高度逼真的誘餌。例如，針對電商企業，系統會部署仿真的訂單數據庫（含虛假交易數據）、支付接口（模擬真實交互邏輯）；針對醫療機構，生成仿真的電子病歷系統（含脫敏虛假病歷）。這些誘餌不僅在外觀上與真實系統一致，還會模擬真實的響應延遲、錯誤碼返回規則，使攻擊者難以分辨。某案例中，攻擊團伙誤將仿真數據庫當作目標，花費 3 天時間嘗試破解，期間的攻擊工具、手法被完整記錄。

動態陷阱調整：根據攻擊行為 “實時換餌”。AI 持續分析攻擊者在誘餌環境中的操作（如掃描的端口、嘗試的漏洞、使用的命令），實時調整欺騙策略。若發現攻擊者專注于破解數據庫，系統會新增帶弱密碼的虛假數據庫實例，誘使其留下更多攻擊痕跡；若攻擊者利用某類漏洞進行滲透，系統會立即在誘餌中開啟該漏洞的仿真環境，記錄其利用過程與 payload 特征。這種 “以攻定防” 的動態調整，使欺騙防御的誘捕成功率提升至 85% 以上，遠高于固定誘餌的 30%。

攻擊隔離與消耗：阻止威脅向真實環境蔓延。當攻擊者進入誘餌環境后，AI 會自動觸發隔離機制：限制其網絡流量僅在欺騙區域內流轉，禁止訪問真實資產；同時，通過返回虛假數據、延遲響應等方式消耗其時間與資源。例如，攻擊者試圖通過誘餌服務器橫向移動時，系統會返回大量無效 IP 列表，使其掃描時間延長 10 倍；當攻擊者嘗試下載 “敏感數據” 時，系統會傳輸超大體積的虛假文件，耗盡其攻擊工具的內存。這種消耗策略能有效延緩攻擊進度，為安全團隊爭取處置時間。

威脅獵殺與欺騙防御并非孤立存在，天翼云安全通過 AI 實現兩者的深度協同，形成 “誘捕 - 分析 - 防御 - 優化” 的閉環，持續提升對未知攻擊的攔截能力。

數據互通：欺騙防御為威脅獵殺提供 “攻擊樣本”。欺騙防御捕獲的攻擊工具、payload、行為特征，會實時同步至威脅獵殺的 AI 模型訓練庫，幫助模型快速學習新型攻擊模式。例如，某新型勒索軟件的變種在誘餌環境中被捕獲后，其加密算法、傳播路徑等特征被納入訓練數據，威脅獵殺模型在 1 小時內即可更新檢測規則，實現對該變種的精準識別，而傳統特征庫更新往往需要數天。

策略聯動：威脅獵殺指導欺騙防御的 “精準設餌”。威脅獵殺發現某類攻擊在特定行業高頻出現（如針對制造業的 PLC 設備攻擊），會向欺騙防御系統推送 “設餌建議”，指導其在對應行業的云環境中部署更多工業控制協議的仿真誘餌。反之，若欺騙防御發現攻擊者頻繁掃描某一端口，會提示威脅獵殺系統重點監測該端口的異常流量，形成 “發現 - 強化 - 再發現” 的正向循環。

自動化響應：從 “發現” 到 “攔截” 的秒級閉環。AI 將威脅獵殺識別的攻擊特征與欺騙防御捕獲的攻擊路徑結合，生成自動化攔截策略：對已確認的攻擊源 IP，立即阻斷其網絡連接；對可疑進程，自動隔離至沙箱環境；對已滲透的誘餌，快速重置以避免被用作跳板。某金融機構的實踐顯示，該協同體系使未知攻擊的攔截響應時間從傳統的 2 小時縮短至 15 秒，攻擊造成的影響范圍減少 90%。

未知攻擊的防御，本質是一場 “對抗不確定性” 的博弈，靜態防御注定難以跟上攻擊手段的進化速度。天翼云安全以 AI 為核心，通過威脅獵殺主動發現潛伏威脅，借助欺騙防御誘捕攻擊行為，兩者協同形成動態防御閉環 —— 既解決了 “看不見” 的問題（發現未知攻擊），又解決了 “攔不住” 的問題（阻止攻擊蔓延）。這種體系的價值不僅在于提升單次攻擊的攔截效率，更在于構建了 “學習 - 進化” 的能力：每一次攻擊事件都會成為防御系統的 “養分”，使其對未知威脅的識別越來越精準。未來，隨著 AI 算法的持續迭代，動態防御將向 “預測式防御” 演進，在攻擊發生前即可布防，為云環境筑起真正的 “主動安全屏障”。