网络安全中的对话大模的守攻防一直是矛与盾的关系 ，它们是顺丰相互对立且不断发展的 。当大模型重塑产业形态时 ，科技网络安全的网络物流网络“攻防边界”正在被悄然改写，开始上演一场在用魔法打败魔法的安全安全战争，但最终谁会胜利 ，总监不得而知 。梁博

作为承载亿量级用户隐私数据、型浪依托自动化场景运转的建站模板潮下物流行业来说，既面临传统网络攻击的对话大模的守持续侵扰，又需应对大模型衍生的顺丰新型安全风险 。如何在技术创新与安全防护间找到平衡 ？科技

近日，顺丰科技网络安全总监梁博在专访中
，网络物流网络以甲方视角拆解了大模型爆火后 ，安全安全物流行业存在的总监安全痛点
、分享了顺丰科技的应对策略，并深度探讨了网络安全生态的缺口与未来方向，为行业提供了极具参考价值的服务器租用实践路径。

物流行业的“权限与风险”困局

物流行业的网络安全威胁并非新生事物，传统网络攻防的各类技战术在此均有体现 。

梁博表示，大模型的出现让网络安全威胁呈现出与了以往截然不同的特征 ，核心风险集中在“大模型本身”及“其衍生生态”
，且在与物流场景的深度绑定中被进一步放大。

从大模型自身特性来看 ，主流大模型基于Transformer架构构建，这种自注意力机制使其天然存在不确定性，源码下载原生面临着“提示词注入攻击”等新型威胁
。攻击者通过上下文诱导 ，就可以让大模型输出错误信息 ，甚至做出错误决策 ，也就是大家常说的“胡说八道”。这种攻击的门槛低 、影响大且直接 ，传统安全防护手段难以提前预判与拦截 。

但他也不得不承认，处在大模型时代
，不发展是最大的不安全
，模板下载任何行业任何企业都要赶上大模型的发展形势，否则很可能被直接淘汰。

目前，物流行业正在将Agent广泛应用各种核心场景 ：智能客服可以根据用户授权操作直接调用户订单号，并获取更多敏感数据以回应签收查询；此外
，无人配送车
、楼宇配送机器人也成了物流行业的标配。

那Agent究竟是如何引发安全隐患的 ？毋庸置疑的是 ，在诸多场景中，Agent的源码库“高权限”是效率保障
，但也形成了巨大安全缺口 。如何判断Agent获取的用户电话是否合理 ？如何界定其是否越权读取无关订单数据？

如今，包括防火墙、WAF等在内的传统安全技术和设备，对这类自动化 、场景化的行为已经无法实现实时有效的防护拦截。

“大模型的发展速度远超安全规划建设的高防服务器进度”梁博强调，无论是智能客服的敏感数据交互，还是无人系统的户外权限管控 ，本质都是“效率与安全的博弈”
：若为追求效率放宽权限，用户隐私与业务安全将面临威胁；若为保障安全收紧管控，又会削弱技术对物流行业的赋能价值，这种矛盾在物流行业尤为突出。

以攻促防 ，实战守护数智物流网络安全

面对大模型带来的新挑战，梁博表示 ，无论技术如何演变 ，安全的基本原理不变 。传统网络安全治理框架，同样适用于大模型等新场景
。

为此，顺丰科技采取了一套系统化、流程化的治理方法，其核心是“先理清家底 ，再针对性防护 。”资产识别和风险管理是第一步，首要任务是看的见，通过主动测绘 、API与源码分析、流量分析等技术手段，彻底搞清楚企业内部大模型生态的完整情况 ，包括大模型的应用，大模型的场景，Agent智能体
。

其中，威胁情报是关键因素，其核心价值在于可以提供可理解 、可执行的上下文，而非模糊的告警。高质量的情报则能指导具体的行动，比如打补丁 、设规则等 ，起到知己知彼的作用。

情报生产方面 ，顺丰科技利用AI技术从外部攻击和开源信息中自动化提炼情报 。情报消费层面，其将外部情报与内部资产关联 ，通过知识图谱技术，理解一个漏洞或威胁对自身业务链的实际影响
，从而实现精准行动。

“实战是检验网络安全的唯一标准” ，这是顺丰科技内部一以贯之的安全理念
。同时
，梁博也分享了网络安全应对策略。他表示，顺丰的体量大，场景丰富 ，面临的安全挑战也相对严峻  。面对大模型带来的新型威胁时 ，顺丰不单单依赖单一技术或解决方案 ，而是以实战为核心驱动。

一方面，通过威胁情报
，同行交流，监管指导等方式，掌握更全面的风险 。另一方面，基于这些风险，主动通过每季度内部红蓝对抗 、每年邀请外部多久TOP攻击队演练和参加国家级实网攻防演练，加之分析外部APT报告、同行安全案例，了解更高级的安全威胁。

“通过这些实战方式，逐渐完善内部安全体系 ，并在实战中验证其是否能达到预期。此外，我们还建立了深度复盘机制，将实战中发现的问题转化为改进任务 ，形成闭环管理，推动安全体系持续迭代 。”梁博补充道。

他坦言，安全运营是顺丰内部长期的痛点，往往需要投入大量的人力去做。因为之前没有大模型，大部分场景很难通过自动化的方式实现
。近两年我们基于大模型研发了自动辅助研判的驾驶的安全机器人，自动化率提升至30% ，但考虑到大模型仍存在幻觉问题，我们做了大量的兜底措施，诸如设置特定的提示词，严格限制自动化研判的场景。目前内部80%左右的安全场景已经能完全由大模型来研判
。

多方联合弥补网络安全生态缺口

作为甲方企业 
，梁博对当前网络安全生态的“断层”有着深刻认知 。行业内有一个经典的“威胁情报痛苦金字塔”理论（Pyramid of Pain）：金字塔底层是攻击IP
 、域名、邮箱等，中层是攻击者使用的工具与技术 ，顶层是攻击者的技战术、技术、流程等
 ，越往上层的对抗措施对攻击者的干扰越大 ，让甲方的防御更有主动性。

但目前整个行业的情报消费仍处在痛苦金字塔中底层阶段，难以触及顶层。主要原因在于
：其一，生产与需求不匹配。高级技战术情报的生产需要资深安全专家投入大量精力（仅依赖自动化&AI手段 ，准确率、召回率往往不足30%）
，而需求仅集中在少数企业群体中 ，投入产出比低，导致乙方缺乏生产动力。

其二 ，设备能力局限。当前主流安全设备，包括防火墙、终端EDR等仍局限于处理IOC级别的威胁
，无法支持更高级别的检测 。比如
，根据流量中的Cookie、UA字段匹配等很难落地到现有设备中实现有效防御 。

其三 ，接口与标准的缺失。多数安全设备仅开放了数据接口
，未开放检测、分析、处置能力接口
，甲方无法将更高级别的情报转化为设备可执行的动作，比如hunting行动 
、针对性防护检测规则等 。

对于未来与乙方的合作，梁博期待行业能共同推动两大方向：一方面 ，希望乙方加大对高级情报的研发投入，探索更高效的生产模式，降低甲方消费门槛；另一方面，期待设备厂商升级产品能力，开放更多的深度检测与处置接口
，并有可落地的行业情报质量标准进行牵引 ，让高级情报真正实现可落地
、可执行。

写在最后

在大模型技术持续演进的当下 ，物流行业的网络安全没有“一劳永逸的答案”。

正如梁博所言 ，安全建设需要“直面挑战、快速迭代”——既要用成熟方法论管控新场景 ，又要通过实战持续优化防护体系，更需联合行业力量补齐生态缺口。顺丰的实践证明，唯有在“守”住安全底线的同时，积极“破”解新型风险，才能在技术创新与安全防护的平衡中
 ，为物流业务保驾护航
，也为行业提供可借鉴的安全范式。