深盾安视 DeepVision

依托自研多模态大模型与深度学习算法，提供从数据感知、特征提取到智能决策的全栈AI 能力。赋能视域数据深度挖掘，驱动安防、交通、工业等场景向“智算、智控、智维”全面演进。

DeepVision概述

DeepVision是深盾安视打造的自主知识产权视频全息感知网安全大模型技术品牌。基于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿AI技术，DeepVision构建了面向视频传输网安全防护的垂直领域大模型底座，为“视域边界、视域数据、视域运维、视域审计”四大产品体系提供统一的AI能力支撑。

协议智能分析：基于深度学习对网络流量协议进行实时解析与分类，精准识别异常通信行为，为安全监测提供数据支撑。

攻击链智能判断：构建攻击链路图谱模型，自动关联多阶段攻击行为，还原完整攻击路径，支撑快速研判与溯源分析。

智能问答：基于大语言模型理解用户意图，从海量安全知识库中检索匹配答案，实现自然语言交互式安全问答。

报表建议智能总结：自动分析安全事件数据，生成结构化分析报告并输出处置建议，降低人工分析成本，提升响应效率。

视频网安全运营：融合多源安全数据与AI分析能力，实现威胁自动识别、分级、响应全流程闭环，提升安全运营效能。

融合视频图像、网络流量、设备日志、用户行为等多源异构数据，构建统一的多模态数据表示空间。

基于百亿级参数的视频安全专用大模型，支持设备指纹识别、行为异常检测、威胁情报分析、数据分类分级等核心安全任务的端到端推理。

基于大模型的推理结果，驱动安全策略的自动编排、自适应调整与智能推荐，实现“人工研判”到“AI自动处置”的安全运营模式升级。

通过在线学习与联邦学习框架，在保障客户数据隐私的前提下，大模型可持续从全网安全数据中学习进化，不断提升检测精度与响应速度。

云边端三级协同，算法微服务解耦，全流程安全合规内生，满足等保2.0与生成式AI监管要求。

针对视频监控的视频流实时分析，50+ 异常事件秒级告警，替代人工盯防，资产事件漏报误报率下降 85%。

基于AI威胁分析引擎，精准分析攻击链与威胁事件，自动处置或提出处置建议辅助人工解决风险，做到风险精准识别，快速响应，高效处置。

高精度视觉检测替代传统目检，结合监控设备运行数据实现设备故障预测性维护，降低设备停机或者异常状态带来的损失。

汇聚多源视频与 IoT 数据构建数字孪生体，AI 自动发现事件并智能派单，闭环处置率提升 60%。

AI 自动化替代80% 重复性人工审核，单节点年节省运维成本超百万元，释放核心生产力。

基于海量数据训练提供高置信度预测与策略推荐，辅助管理层提前识别业务瓶颈与安全隐患。

低代码AI 工厂支持自主配置场景流水线，新应用上线周期从数月缩短至数天，加速价值渗透。

核心算法全面国产化适配，支持私有化部署与本地算力调度，数据不出域、模型可审计。