门神系统 AI驱动的自动化网络安全“总指挥官”
智能日志分析
自动识别+应对异常行为
持续进化学习
支持自然语言交互
事件发现
实时监控网络流量、用户行为、系统日志。
AI 智能识别异常访问、暴力破解、权限提升等潜在攻击行为。
威胁研判
判断事件是否为真正威胁，分类分级。
大语言模型理解行为背景，结合上下文判断是否误报、攻击类型、优先级。
自动处置
动态响应攻击行为，采取封锁/隔离/告警等措施。
基于策略与 AI 建议，自动实施安全响应，不依赖人工干预。
安全记录
自动归档所有安全事件、处置过程和结果。
可追溯、可复盘，便于审计和分析。
攻击溯源
分析攻击源头、路径和行为链。
结合机器学习与知识图谱技术，定位攻击路径与源头，实现深度追踪。
蜂巢渗透系统 融合大模型与强化学习的多智能体渗透平台
一个“能自己学、会自己打”的AI红队平台
依托AI专业工具与算法，精确规划攻击路径、识别隐藏漏洞，大幅提升测试效率与覆盖面，助力企业快速构建稳固安全体系
内部信息分析引擎
基于攻防知识体系自动解析系统架构与资产信息，快速推演潜在攻击路径，提升安全测试的准确性与覆盖度。
外网攻击模拟模块
通过构建外网渗透模拟模型，还原关键攻击链路，评估外部防护能力并验证防护策略的有效性。
模拟真实黑客行为
多智能体协同分工自动化扫描与利用，基于大模型的行为理解
结合目标内部信息路径生成
输入系统架构/权限/配置等已知信息，生成攻击图/攻击树、路径推理与模拟
蜂巢系统是一个“能自己学、会自己打”的AI红队平台，让渗透测试从依赖经验的人工操作，进化为智能体驱动的自动化、策略化攻防仿真系统。
大语言模型（LLM）
能理解系统结构、自然语言接口、异常响应等，用于推理攻击路径、理解系统反馈。
多智能体协同
不同智能体分工执行侦察、扫描、利用等任务，提高渗透效率与复杂任务完成度。
攻击路径模拟算法
构建攻击可能路径和目标关系图。用于白盒测试路径规划与影响分析。
强化学习（RL）
智能体通过“试探—反馈—改进”不断优化攻击策略。让系统越用越聪明，逐步找到最优攻击路径和方式。
技术亮点
不仅能执行攻击，还能“理解目标系统”并主动推理攻击路径。构建清晰的攻击全景图。分析式执行、效率高、逻辑清晰。
模盾系统 大模型可信使用的智能安全围栏
专为大语言模型（LLM）安全运行而设计的智能围栏系统
输入审查
输出监管
权限围栏
上下文理解
审计与溯源
不仅拦截风险，更能“理解”风险
模鉴系统 大模型安全检测与风险评估专家
一款专为大语言模型（LLM）设计的安全检测平台
Prompt安全检测
输出风险分析
敏感数据泄露检测
合规性检测
行为异常检测
强化学习策略优化
模鉴系统典型应用场景
为网络空间道德建设与数字经济发展赋能
构建安全、可信的AI生态