9月18日，在第一届中国网络空间安全大会上，《网络安全人才实战能力报告—AI赋能篇》正式发布，对AI时代网络安全人才的分布、实战能力、培养和评价进行了系统分析。报告由国务院学位委员会学科评议组（网络空间安全组）、教育部高等学校网络空间安全专业教学指导委员会指导，北京航空航天大学、中国科学技术大学、永信至诚科技集团股份有限公司担任主编单位，多所高校、科研机构及产业单位参与编制。
随着大模型进入核心业务，AI安全的对象正在发生变化。过去，安全工作更多关注网络、系统和数据；如今，模型、算法、训练数据、提示词、智能体权限以及工具调用链，都成为新的安全边界。报告将AI时代网络安全人才面临的实战任务划分为三类：模型安全、AI应用安全，以及AI赋能网络安全。这意味着人才既要能识别和处置AI带来的新型风险，也要善于运用AI提高安全工作效率。
报告显示，当前相关人才呈现从业年限偏短、地域和行业分布相对集中、专职力量不足等特点。在模型安全领域，65%的从业者工作年限不足5年；广东、北京、浙江、上海和江苏五个省市汇集了46%的AI应用安全人才；在关键信息基础设施单位中，75%的相关人才集中在电力、金融和通信三大行业。64%的大模型相关单位仍由传统安全团队兼职或研发团队兼顾模型安全，仅23%的单位设置了专门的AI安全研究队伍；81%的AI应用落地单位尚未设置专职AI安全团队。
AI应用安全并非单一的模型问题。报告显示，在AI应用安全场景中，提示词安全、内容合规、接口安全和业务逻辑安全四个维度，尚未达到熟练水平的人员占比分别为54%、64%、60%和65%。具备算法知识、攻防能力和业务理解的复合型人才，正在成为AI应用安全落地的重要支撑。
AI也在改变传统网络安全工作的方式，但报告指出，AI提效并不意味着可以替代专业判断。10年以上从业者对AI辅助漏洞挖掘效率的满意度为58.3%，在不同从业年限群体中最低，反映出资深人员更关注AI输出是否准确、稳定和可验证。高校正在加快将AI纳入网络安全人才培养体系，68%的高校已将AI相关课程设为独立必修课或选修课，但仅10%的受访教师认为所在高校已建立较为完备的AI安全实训体系。