CrowdStrike携手英伟达构建安全前沿模型，开设AI实验室

CrowdStrike（美国网络安全巨头）本周在拉斯维加斯举行的Fal.Con大会上放出大招，正式推出名为SafeMind的AI安全模型家族，并同步成立了一个名为“网络超级智能实验室”（Cyber Superintelligence Lab）的研究机构。这套模型并非通用型AI，而是与英伟达（Nvidia）合作、专为攻防对抗场景打造的“安全专用模型”。同时，CrowdStrike还宣布将其Falcon平台扩展到谷歌云的企业级AI生态系统中，一连串动作瞄准了AI驱动的下一代网络安全市场。 SafeMind首发包含两个核心模型：Red Tempest主打进攻，用于模拟AI驱动的攻击者，对目标环境执行高级攻击场景；Blue Solano则负责防守，应用CrowdStrike应急响应团队在处理真实事件时使用的遏制措施。两者在一个闭环系统中相互对抗、彼此进化，同时还能驱动其他厂商的顶尖模型和开源模型。这套系统将原生集成在CrowdStrike Falcon平台中，独立访问则通过其4月启动的Project QuiltWorks项目提供。据CrowdStrike介绍，模型基于英伟达开源的Nemotron系列构建，并使用其独有的数据进行训练，包括Falcon传感器遥测数据、威胁情报以及Falcon Complete分析师对确认检测事件的人工标注。该公司称其传感器数据是行业内最大的纯网络安全数据集和边缘安装基数，并融入了长达15年的事件响应实战经验。云算力由CoreWeave提供支持。 CrowdStrike创始人兼CEO乔治·库尔茨（George Kurtz）表示：“网络安全的未来不会由仅仅识别威胁的AI来定义，而是由能够击败威胁的AI来定义。SafeMind将攻防模型结合在一个基于CrowdStrike独特网络数据训练的系统里，它发现弱点、强化防护，并在每次循环中变得更聪明。”在性能对比上，CrowdStrike声称SafeMind的检测率比领先的前沿模型和开源基线高出29%，端到端修复速度快6倍，检测和修复成本降低99%。不过，官方新闻稿并未透露对比的具体模型名称及测试方法论。英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）将网络防御称为“AI最具计算密集型的应用之一”，并预测未来几年将是攻击者利用AI扩大规模与防御者利用AI拓宽检测和响应能力的持续竞赛。 此次发布的模型出自CrowdStrike同日宣布的“网络超级智能实验室”。该实验室将公司的AI研究员、进攻性安全操作人员和事件响应专家整合在同一框架下，由首席AI与自主系统官巴特利·理查德森（Bartley Richardson）领导。实验室依托Falcon传感器从客户环境（包括端点、身份系统、云工作负载、数据存储及Falcon Next-Gen SIEM）每天收集的数万亿条事件数据进行运作。理查德森称这些模型是“网络防御新篇章的开端”，并强调CrowdStrike是业内唯一一家拥有从传感器到智能体框架再到模型全栈能力的公司。值得注意的是，CrowdStrike正将产品推向一个通用大模型对攻防双方都开放的市场。正如SiliconANGLE联合创始人戴夫·维兰特（Dave Vellante）所点出的悖论：“OpenAI和Anthropic最强大的模型并非为防御者而建，但攻击者却能有效利用它们来识别攻击路径。”SafeMind的推出，正是CrowdStrike试图用垂直领域的数据和场景优势，在通用AI时代重新定义安全边界的关键一步。