国网某电力公司AI智能运营体系建设项目

项目背景

电力系统网络安全运营中普遍面临着'三高两低'的痛点。为破解被动应急困局，公司在项目建设中依托人工智能技术构建AI智能运营体系，通过大模型赋能实现告警智能降噪、攻击自动研判、策略动态优化，推动安全运营从人力密集型向数据驱动型转变，最终达到自主免疫的防御目标。

方案架构

整体架构与核心基座

项目以S6000 2.0态势感知平台为基础，构建数据驱动、AI分析、自动处置、持续优化的智能安全运营体系。核心基座依托千亿级参数的光明电力大模型，通过技术聚合安全告警日志，深度关联资产台账等相关数据库。集成层打通IP地址台账等多源异构数据，形成统一的数据底座。AI值守大模型作为'智脑'提供算力支撑，实现7×24小时精准告警识别与深度分析，为上层智能应用提供决策支持，最大限度释放电力系统数字资产价值。

智能能力与应用场景

项目采用'个性化AI智能体+专用安全引擎'模式，面向监测分析、应急处置、隐患排查等6大业务场景，规划13个AI应用试点。各智能体通过专用引擎提炼场景化关键指标，实现决策—执行—验证闭环。

全流程闭环与智能处置

项目打造'监测—分析—处置—优化—验证'的智能闭环防御体系。

人机协同与持续进化

项目构建了'AI+人工'双轨协同运营机制，推动安全运营向精细化发展。AI负责高效处理海量数据，识别常规威胁并实现自动化响应；人类专家则专注于复杂事件的深度研判、策略决策及AI无法分析的告警处置，实现能力互补。系统建立了持续进化机制，通过收集值班人员反馈进行迭代升级，将人工分析发现的威胁案例纳入经验库，不断优化AI研判模型。同时，对AI自动封禁进行严格的漏封排查与误封校验，确保业务连续性。这种人机结合、持续反馈的架构设计，确保了系统既能高效应对已知威胁，又能灵活适应新型攻击，实现防御能力的持续进化。

客户价值

运营提效，降本减负

通过AI赋能，项目实现了安全运营效率的革命性提升。日均万级告警的智能聚合与自动处置，使监测分析工作量减少50%，值守分析工作量降低40%，响应效率提升90%。安全团队从繁琐的'海量查'转向'精准处置'，人力成本显著降低。AI替代人工完成7×24小时常规值守，释放高级技术人员精力聚焦核心威胁分析，实现人力资源的优化配置，从根本上破解了告警过载导致的人力困局，让安全运营投入产出比大幅优化。

安全加固，精准御敌

项目构建了'监测—分析—处置—优化'的智能闭环防御体系，推动安全运营从'被动应急'向'自主免疫'转变。AI研判准确率从43.33%大幅提升至83%，自动封禁率达98.48%，误封率为0%，实现关键业务'零闪动'。平台可在5分钟内完成攻击分析与拦截，秒级锁定0day威胁，分钟级闭环处置，显著提升威胁拦截精准度与响应速度，有效降低安全风险，增强企业整体防御水位，为电力关键信息基础设施提供坚实保障。