事项：
　　北美网络安全公司Crowdstrike、Palo Alto Networks、Fortinet等网络安全公司股价不断新高，截至7月22日，年内涨幅已分别达63.11%、85.75%、99.09%。
　　评论：
　　AICoding能力跃迁正从根本上改写网络安全产业底层逻辑。攻击端，大模型将漏洞利用代码的生成从“人工手搓”推向“秒级工业化”，攻击门槛骤降、变种速度倍增、规模化能力指数级提升，企业面临的威胁态势急剧恶化。防御端，传统基于规则签名的被动响应体系已难以应对AI驱动的未知攻击，行业被迫进入“用AI对抗AI”新范式。
　　1.黑客攻击大幅简化，实现精准打击。过去，高级持续性威胁（APT）构建依赖精英黑客团队数月甚至数年精心打磨，攻击代码编写、测试、迭代均需人工介入，成本高昂且难以规模化。现在，AICoding，如GitHubCopilot、Cursor及各类开源模型使攻击者能够以自然语言描述攻击意图，自动生成高质量漏洞利用代码、钓鱼邮件模板、社会工程话术及多态恶意软件。同时，AI可基于目标环境公开信息，如技术栈、员工画像、供应链关系自动定制攻击路径，实现“千人千面”精准打击。
　　2.攻击升级，传统网安范式急需改变。传统网络安全架构建立在“已知威胁识别”基础上——通过规则签名、特征库匹配、行为模式分析来检测攻击。但AI生成攻击代码具备天然的多态性：同一漏洞可被AI以数百种语法变体呈现，每段代码的哈希值、控制流图、API调用序列均不相同，却指向同一攻击目的。因此，静态特征的传统端点检测与响应（EDR）、入侵检测系统（IDS）作用效率逐步降低。更严峻是，AI驱动攻击从初始渗透到横向移动、数据外泄的全周期已被压缩至分钟级，而传统安全运营中心（SOC）平均检测响应时间（MTTD/MTTR）仍以小时甚至天计，防御侧的速度劣势被急剧放大。
　　面对攻击端智能化升级，防御体系必须进行底层重构。网络安全行业正从“AI辅助安全”向“AI原生安全”演进：安全产品不再将AI作为附加功能，而是将大模型推理能力、知识图谱关联分析、智能体自主决策深度嵌入安全架构的核心。AI原生安全具备三大特征：1）预测性防御：通过大模型对全球漏洞披露、暗网情报、攻击者行为模式的实时学习，提前预判攻击向量，实现“未攻先防”；2）自主化响应：安全智能体（Security Agent）可自主执行威胁狩猎、隔离受感染资产、动态调整访问策略，将响应时间从小时级压缩至秒级；3）持续进化：防御系统通过对抗性训练与红蓝对抗的闭环反馈，持续学习新型攻击模式，形成“攻击-防御-进化”的动态平衡。
　　新范式产生新要求，网安企业急需升级。新范式下CrowdStrike、Palo AltoNetworks等厂商正通过“数据飞轮+AI模型+智能体”三位一体架构构建护城河。2026年4月，Anthropic上半年牵头Glasswing计划，联合CrowdStrike、Palo Alto Networks等12家头部厂商，以“大模型能力+威胁情报数据”互补模式，落地软件漏洞自动扫描、零日漏洞快速修补等AI原生安全服务，标志着网安产品或从“规则驱动”向“智能驱动”范式切换。
　　投资建议：安全范式在大模型渗透下不断更新，产业趋势产生积极变化，建议关注海外CrowdStrike、Palo Alto与Fortinet，国内深信服、绿盟科技等厂商。
　　风险提示：技术进步不及预期，产业竞争格局恶化