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日本AI初创公司Sakana AI近期正式推出网络安全领域专属编排大模型Fugu-Cyber，该模型在国际通用网络安全测试基准CyberGym中得分达86.9%，在微软推出的CTI-REALM威胁情报基准测试中得分达72.1%，是目前同类型垂类编排模型中的最优表现之一，标志着AI在网络安全自动化响应场景的落地再获重要突破。
随着全球网络攻防对抗的烈度不断提升，企业安全运营中心平均每天需要处理超过1.2万条安全告警，其中超过70%的告警需要人工逐一研判，响应滞后、漏判误判已经成为企业安全事件爆发的核心诱因。此前业内尝试引入通用大模型辅助安全运营，但通用模型缺乏安全工具调度能力，在复杂攻防场景下的可用性不足，垂类安全编排模型的市场缺口持续扩大。
由前谷歌大脑核心研究员创立的Sakana AI，一直主打多模型协同、进化式AI技术路线，本次推出的Fugu-Cyber是其首次面向网络安全场景发布的门控式专属模型，仅面向合规企业开放申请权限，避免技术被恶意用于网络攻击。
目前公开的测试数据显示，Fugu-Cyber在CyberGym模拟攻防场景测试中任务完成率达86.9%，在微软推出的CTI-REALM威胁情报处理基准测试中准确率达72.1%，两项指标均比此前业内最优的同类型模型高出12个百分点以上，具备在真实场景中自动调度防火墙、EDR等多类安全工具完成攻击处置的能力。
Fugu-Cyber的推出也被业内视作大模型从通用能力向垂直场景深耕的典型信号：相比追求通用问答能力的通用大模型，针对特定场景优化、具备工具编排能力的垂类模型，落地投入产出比更高，商业变现路径也更清晰。
据了解，Sakana AI后续还将迭代Fugu-Cyber的适配能力，支持更多厂商的安全设备接口，开放自定义编排流程配置，预计未来可将企业安全事件的平均响应时间从现在的2.3小时压缩至15分钟以内，安全运营人力成本可降低60%以上。
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