润建股份构建AI安全攻防闭环，通信运维大模型落地超50个项目

2026年10月，IDC发布的《中国AI安全技术发展路线图2026》指出，AI安全已进入“双向演进时代”——一方面需保障AI自身安全，防止模型被滥用或反向攻击；另一方面需强化AI的攻防能力，使其成为主动防御体系的关键组件。在此背景下，润建股份正通过垂直场景落地与安全能力建设双线并进，构建覆盖“防护—检测—响应—反制”的AI安全攻防闭环。

作为国内领先的通信网络与数字基础设施服务商，润建股份近年聚焦通信运维智能化转型。在2026中国移动网络大会上，其展出的“墨斗”通信运维AI Native管理平台引发关注。该平台以“AI当站长，站站管得好”为核心理念，采用“人类员工+数字员工”协同模式，将重复性信息处理、任务调度、工单分派等环节交由AI完成，一线人员则专注于现场作业与复杂决策。

实践数据显示，“墨斗”已在6个省区、超50个项目中部署，覆盖1.2万余个通信站点、54万条工作项。单次任务处理效率提升24.2%—25.9%；后台侧人工工作耗时由2823小时降至266小时，降幅超90%。更重要的是，平台实现全量操作可审计、全过程可举证，为AI深度嵌入关键业务提供了合规基础。

支撑“墨斗”高效运行的，是一套“知识图谱+垂域大模型”双脑驱动的智能化底座。针对通信设备种类繁多、故障场景复杂、专业知识密集的特点，润建股份基于多年运维经验，构建了面向专业场景的垂域大模型，并融合状态检测、告警归集、影像核验等能力引擎，开发出覆盖巡检、预测性维护等环节的专业智能体。

例如，其AI+通信低空巡检方案利用无人机替代高风险、高重复性的人工作业；Run·ECIS智能运维中枢则整合智能云监控、AI自动化调度与标准化现场作业，在台风、暴雨、森林火灾等灾害场景中提供应急指挥支持。这些能力共同推动通信运维从“人力密集型”向“少人化值守”转变。

然而，随着AI在关键基础设施中的渗透加深，其自身安全性问题日益凸显。开源大模型的普及虽加速了技术扩散，但也放大了模型被用于漏洞挖掘、逆向工程甚至生物危害设计的风险。腾讯混元Hy4大模型在训练阶段剔除攻击性数据、强化防御性内容的做法，反映出行业对“安全前置”的共识：模型的安全性必须贯穿训练、发布、部署与调用全周期。

润建股份的应对路径更具产业针对性：它并未停留在通用模型层面，而是将安全能力内嵌于垂直业务流中。以通信网络为例，AI不仅需识别异常流量或设备故障，还需具备模拟攻击者思维的能力——理解杆塔隐患如何被串联、光缆中断如何被利用、应急链路如何被绕过，从而提前暴露防御盲区。

这与永信至诚近期推出的“AI模型与智能体安全能力训练靶场”逻辑一致：只有在高仿真环境中让AI反复经历红蓝对抗，才能使其真正掌握专业攻防技能。而润建股份的优势在于，其训练数据直接来源于真实运维场景——数万站点的告警日志、数百万条工单轨迹、数十种灾害响应案例，构成了高质量、高保真的“实战语料库”。

值得注意的是，AI时代的新型威胁不仅来自外部攻击，更源于“数据反萃取”风险：一旦行业知识、专家经验被窃取并注入对手模型，将导致防御体系整体失衡。因此，构建自主可控的垂域大模型，既是效率工具，更是安全屏障。

润建股份的实践揭示了一个趋势：AI安全不再仅是网络安全团队的职责，而是需由业务部门、算法团队与安全专家共同定义的新范式。在通信、能源、交通等关键领域，AI系统的可靠性必须通过“业务闭环验证”来确认——即模型输出能否经得起真实工单流转、现场处置与事后审计的三重检验。

目前，其AI运维体系已延伸至算力网与智能网协同场景，为千行百业的数智化转型提供可复用的基础设施模板。下一步，公司计划将“墨斗”平台的安全能力模块化输出，支持第三方开发者基于统一接口接入攻防评估、权限管控与行为溯源功能。

行业观察指出，当前AI安全建设仍面临四重门槛：专业攻防知识难以转化为训练数据、真实场景构建成本高昂、网元资源积累不足、缺乏客观测评基准。润建股份的路径表明，破解之道在于“场景驱动+闭环验证”——先在具体业务中跑通最小可行闭环，再逐步扩展至跨系统协同。

当AI从“辅助工具”变为“业务主体”，其安全边界就必须与业务流程同步演化。润建股份所构建的攻防闭环，本质上是在通信运维这一高复杂度场景中，验证了AI系统“知善知恶、为善去恶”的可行性路径：既不让模型沦为攻击跳板，也不使其因过度防御而丧失效能，而是在动态平衡中实现可信智能。