9月23日，2026 CSA大中华区大会暨AI+安全大会在清华大学隆重举行。大会现场正式发布《2026 AI+安全创新实践案例集》，保旺达“AI驱动云边端协同——通信领域两级智能SOC体系构建与实践”凭借技术创新与产业落地价值，成功入选“标杆案例”。标杆案例重在树标定向，形成可复制、可对标的实践范式，为行业AI安全建设提供路径参考。
本次大会以“智序·本体：为可信智能时代筑基”为主题，由云安全联盟大中华区与清华大学相关机构联合主办，设置大模型内生安全、智能体安全、AI基础设施安全、人工智能安全治理与标准化等议题，并在成果发布环节推出《2026 AI+安全创新实践案例集》，推动AI+安全从理念走进行业样板。
云边端一体，AI调度闭环
通信运营商通常面临多云并存、分支众多、业务系统异构、安全设备分散的现实：总部需要全局态势与策略统管，省分需要本地实时检测与处置；云端做集中分析与模型训练，边缘做就近降噪与快速响应，终端做行为采集与身份基线。传统SOC若只建单点平台，容易出现“总部门户化、省分手工化、告警没人看、处置靠人工”问题。
保旺达“AI驱动云边端协同+两级智能SOC”有效解决用户痛点，建设核心为：
■ 两级架构：构建总部-省分两级智能SOC。总部侧重全局态势、威胁情报、模型策略、跨域编排和标杆对标；省分侧重本地告警研判、边缘降噪、工单处置、重保响应，形成“总部管全局、省分打现场”的协同机制；
■ 云边端协同：云端负责多源数据汇聚、大模型分析、知识库与策略下发；边缘节点承担就近检测、轻量模型推理、实时阻断与低时延处置；终端/业务侧负责日志、身份、资产、行为数据标准化采集，避免所有数据盲目回传、所有判断都压给中心；
■ 调度中枢+专业Agent：以统一调度中枢串联检测、研判、溯源、处置、复盘等运营环节，专业安全Agent按场景分工，承接告警分类、攻击链还原、漏洞优先级、情报匹配、工单编排等任务，减少人工在重复研判中的投入；
■ 大小模型融合：大模型负责自然语言研判、报告生成、复杂关联与运维辅助，小模型/规则模型负责高时效检测、行为基线、异常评分与边缘推理，兼顾准确率、响应速度和可部署性；
■ 安全护栏：对AI Agent的调用范围、数据源、执行动作、审批边界设约束，避免自动处置越权、误封业务或泄露敏感信息，做到“AI可提效、人工可兜底、过程可审计”。
该组合的目标，是把通信SOC从“平台堆告警”升级为“云边端分工、两级联动、Agent自动跑、护栏控风险”的运营系统。
可复制、可对标
构建通信行业智能SOC建设范式
对省级运营商、通信基础设施企业、大型政企分支型组织来说，这套框架可直接作为SOC智能化改造的对照模板：先定两级权责，再定云边端边界，最后用Agent和护栏把人工经验沉淀为可复用剧本。
该范式可拆成五部分：
■ 数据层：多云、多分支、多安全设备日志归一，建立资产、身份、流量、情报统一底座；
■ 模型层：通用检测小模型+通信场景专用模型+大模型辅助研判，按云边端分工部署；
■ 运营层：总部两级工单、省分本地工单、Agent任务流、SOAR剧本四位一体；
■ 场景层：日常监测、合规审计、攻防演练、重保应急、数据流转风险分别建模；
■ 治理层：AI护栏、人工审批、处置留痕、效果度量，保证自动化的安全与可控。
入选《2026 AI+安全创新实践案例集》标杆，是对保旺达“云边端协同+两级SOC+AI Agent”路线的行业验证。未来，保旺达将持续打磨调度中枢、大小模型融合与安全护栏建设能力，把两级协同、平战结合、合规可审计的运营范式应用到更多通信及关键信息基础设施场景，为AI时代的可信安全运营提供可落地样本。
