图1.2 智能化威胁暴露管理里（AEV）体系
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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面对高度智能化与全链路自动化的攻击态势，传统静态规则、防火墙及基于特征的检测已难以有效 应对。防御体系必须完成从“自动化防御”向智能化、主动化与动态化的系统性跃迁。通过算法、数据 与实时决策能力，系统可对攻击链条进行预测、模拟与干预，形成完整攻防闭环。AI驱动的检测、响应 与策略决策体系协同运作，使防御能力能够匹配APT攻击的速度、复杂度与适应性。 在这一体系中，智能化对抗性暴露面验证（AEV）必须与AI深度融合，将传统静态验证工具升级 为面向真实威胁环境的动态对抗能力，融入感知、推理与决策功能，并与检测、响应及策略体系协同演 进，共同构建支撑智能防御决策的综合生态。 总体来看，在生成式AI推动网络攻防迈入“智能对抗智能”的背景下，APT组织率先完成从人工 驱动攻击向智能驱动作战的转型，成为智能化攻击能力最早落地、最具实战威胁的攻击主体。未来，高 强度、高对抗的网络安全博弈将首先在APT领域呈现全链路智能化、持续演进的对抗形态，同时也倒逼 效防护能力。
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