英国正式落地总额 1.3 亿英镑的 AI 网络防御专项投入，整体项目分成两大核心工程，同步启用 AI 漏洞猎手智能体，把网络安全防护从事后应急修补升级为事前主动挖掘漏洞，全面强化本国政府系统、能源、交通、医疗等关键基础设施的网络抗攻击能力。这笔资金属于英国整体 6 亿英镑 AI 安全投入计划的重要组成部分，项目分为 “国家网络盾” 与 “国家暴露与实时漏洞中心” 两大板块，依靠自主运行的 AI 漏洞猎手，不间断扫描全网代码、系统配置与网络链路，提前找出零日漏洞、代码缺陷、配置隐患，在网络攻击者发起入侵之前完成漏洞修复，大幅压缩网络安全风险敞口。当前传统人工漏洞排查模式存在效率不足、覆盖不全、容易遗漏深层代码漏洞等短板，而 AI 漏洞猎手能够 7×24 小时不间断开展自动化代码审计、渗透测试与全网巡检，可批量挖掘隐匿多年的系统漏洞，有效补齐人工运维的能力短板。下面从资金分配方案、两大项目架构、AI 漏洞猎手运行机制、整体落地实施步骤、整体建设价值五个板块展开深度说明。
一、1.3 亿英镑资金分配明细
本次网络防御资金拆分清晰，全部用于 AI 安全工具研发、平台搭建与产业落地，资金明细如下表：
表格
| 项目名称 | 拨付金额 | 核心建设内容 |
|---|---|---|
| 国家网络盾项目 | 6000 万英镑 | 研发自主 AI 安全智能体，设立 2500 万英镑企业挑战基金，搭建监管沙盒开展实网测试 |
| 国家暴露与实时漏洞中心（NERV） | 7000 万英镑 | 搭建全国统一漏洞监测平台，部署批量 AI 漏洞猎手，覆盖全行业基础设施巡检 |
二、两大项目整体架构
1. 国家网络盾项目
该项目以自主 AI 智能体为核心技术载体，面向全行业打造主动防御工具。
第一，面向本土网络安全企业开放 2500 万英镑挑战基金，鼓励企业研发国产化 AI 漏洞扫描、入侵预判类工具，降低对海外安全产品的技术依赖。
第二，搭建国家级安全监管沙盒，在政务内网、能源电网、轨道交通等真实环境中测试 AI 防御工具，验证 AI 漏洞猎手在复杂网络环境下的稳定性与检出率。
第三，打造跨设备协同防御体系，把 AI 智能体部署在服务器、网关、终端设备上，实现全网联动预警。
2. 国家暴露与实时漏洞中心（NERV）
这是全国统一的漏洞集中管控平台，也是 AI 漏洞猎手的调度中枢。
平台会汇聚全国政企单位的系统资产清单，批量调度数十组 AI 漏洞猎手并行执行任务；猎手自动完成代码静态扫描、动态渗透测试、配置项核查，自动生成漏洞等级报告，同步推送整改工单；平台还会建立漏洞数据库，持续沉淀各类安全缺陷，不断迭代优化 AI 模型的漏洞识别能力。
三、AI 漏洞猎手完整运行机制
AI 漏洞猎手是整套防御体系的核心执行单元，整套工作流程全程自动化，无需人工持续值守。
- 资产测绘：自动遍历目标网络，识别服务器、网站、数据库、工控系统等全部线上资产，梳理出完整资产清单。
- 代码智能审计：对开源代码、自研程序开展静态分析，自动识别代码注入、权限越权、命令执行等高危缺陷，找出潜伏多年的零日漏洞。
- 动态渗透模拟：自动模拟黑客攻击行为，对网络端口、接口服务开展非破坏性渗透测试，验证漏洞是否可以被实际利用。
- 风险分级判定：自动区分高危、中危、低危漏洞，标注漏洞可被利用的条件、潜在危害范围。
- 闭环整改跟踪：自动向对应单位推送修复方案，定期复测漏洞，确认隐患彻底封堵，形成发现 — 定级 — 整改 — 复测的全闭环管理。
四、项目落地实施步骤
- 平台基建阶段：完成国家暴露与实时漏洞中心软硬件部署，搭建算力集群，完成 AI 漏洞猎手基础模型训练与调优。
- 产业孵化阶段：开放企业挑战基金，筛选优质本土安全厂商，联合开发适配政务与关键基础设施的 AI 漏洞检测工具。
- 沙盒实测阶段：在监管沙盒内开展多轮实景测试，优化 AI 漏洞猎手的识别准确率，降低误报率。
- 规模化部署阶段：把 AI 漏洞猎手分批部署到政府部门、能源、交通、医疗等关键行业，实现重点基础设施全覆盖。
- 长期迭代阶段：持续汇总全网漏洞样本，迭代升级 AI 模型，持续提升猎手发现新型网络漏洞的能力，保持防御能力与时俱进。
五、项目建设整体价值
本次 1.3 亿英镑 AI 网络防御项目，标志着英国网络安全正式迈入 AI 主动防御新阶段。依靠全天候值守的 AI 漏洞猎手，能够把安全防护关口前置，从被动应对网络攻击，转变为主动提前排查并消除系统隐患。项目同时带动本土网络安全产业创新，扶持国产 AI 安全技术成长，减少海外技术产品依赖，持续巩固关键基础设施的网络安全韧性，为全国数字系统筑起一道智能化的安全屏障。
【相关 FAQ】
问题 1：英国投入 1.3 亿英镑搭建 AI 网络防御体系，资金拆分给哪两大项目？
回答 1：英国投入 1.3 亿英镑搭建 AI 网络防御体系，资金拆分给两大项目，其中 6000 万英镑用于建设国家网络盾项目，剩余 7000 万英镑用于搭建国家暴露与实时漏洞中心，两大项目协同支撑 AI 漏洞猎手落地运行。
问题 2：英国部署上岗的 AI 漏洞猎手，核心工作模式是什么？
回答 2：英国部署上岗的 AI 漏洞猎手采用全自动化运行模式，先完成网络资产测绘，再开展代码静态审计与动态渗透测试，自动判定漏洞风险等级，最后跟踪整改进度，形成漏洞发现到整改完成的全闭环，实现全天候主动挖掘系统隐患。
问题 3：英国搭建 AI 网络防御体系，为什么要配套设立监管沙盒？
回答 3：英国搭建 AI 网络防御体系，配套设立监管沙盒，主要用来在贴近真实业务的网络环境中实测 AI 漏洞猎手与各类 AI 安全工具，验证漏洞识别准确率，优化模型性能，保障工具上线后可以稳定保护关键基础设施的网络安全。
【参考资料】
[2026-10-26]《英国砸 1.3 亿英镑部署 AI 网络防御 AI 漏洞猎手将上岗》CNMO 科技
[2026-10-26]《英国 1.3 亿英镑投向 AI 网络防御，两大项目同步落地》IT 之家
[2026-10-26]《英国启动国家级 AI 漏洞监测中心，智能体值守全网巡检》财联社
[2026-10-24]《英国推出 6 亿英镑 AI 安全投入计划，覆盖网络与生物两大领域》英国政府官网
【免责声明】
本文内容均来自英国政府公开预算公告、权威科技媒体公开报道；本次 AI 网络防御项目尚处于分阶段建设周期，AI 漏洞猎手的覆盖范围与检测能力会随项目迭代持续升级；本文仅为网络安全产业技术科普内容，不构成政企单位网络安全建设方案的决策依据。