网络安全早已超越了单一技术范畴，成为现代社会有序运转不可或缺的空气与水，并直接关乎公众信任、社会稳定乃 至国家安全这一最高级别的社会责任。 在7月4日至5日举行的"格隆汇·全球投资嘉年华"上，奇安信凭借其在ESG领域的卓越实践，荣获"金格奖"年度"ESG社 会责任卓越企业"奖项。 作为网络安全国家队，奇安信始终将网络安全建设置于重要战略位置，并坚持科技向善的理念。凭借着将网络安全技 术之力与社会责任之魂深度融合，奇安信构筑起守护国家网络和数字安全的坚固屏障。 一、护航国家级盛会，赋能企业数字化转型 奇安信的核心竞争力源于对社会深层安全需求的精准响应。 一方面，作为网络安全领域的国家队，奇安信一直以领先的技术实力为国家重大活动保驾护航。截至2024年，奇安信 累计完成87次国家重要活动网络安全保障任务，包括建党100周年、国庆70周年、党的"二十大"等重大活动。 2022年北京冬奥会及冬残奥会期间，奇安信依托全维度管控、全网络防护、全天候运行、全领域覆盖、全兵种协同、 全线索闭环的"六全"网络安全防护体系，首次实现奥运史上网络安全"零事故"目标。这一成就不仅为奇安信赢得了荣 誉，更成为国家级活动安全的新标准。 ...

奇安信"内生安全—新一代网络安全框架"。 图为奇安信员工参与网络攻防演习。 防护技术 与时俱进 走进网络安全企业奇安信—— 加强自主创新，做好网络安全守护者（走进民营企业看创新⑤） 记者 李 贞 进入位于北京市西城区的奇安信办公楼，率先映入眼帘的，是一只巨大的由乐高积木搭建而成的"数据 虎符"。明黄色的虎身上，嵌着宝蓝色的数字0和1。它正是奇安信集团，这家专注于网络空间安全企业 的品牌符号。 "数据虎符寓意着中国传统安全智慧与当代安全思想的融合。"奇安信集团的工作人员介绍，虎符是中国 古代调兵遣将的机密信物，可以看作是信息加密的工具；而数字0和1则是二进制编码，体现了公司"数 据驱动安全"的核心技术思想。 在信息时代，网络安全对国家安全牵一发而动全身，同许多其他方面的安全都有着密切关系。近年来， 奇安信集团加强自主创新，针对新技术下产生的新业态、新业务和新场景，持续为政府与企业等用户提 供网络安全解决方案，为中国网络安全技术进步贡献出民营企业的创新力量。 "风险检测上，仅项目初期就检测、查杀了很多病毒，每台终端的检测数据都反映出该体系强大的安全 检测能力。成本控制上，从终端系统建设、管理运营到服务交付等多个环 ...

证券研究报告 | 公司点评 | 软件开发 现金流优化提质增效，四轮驱动战略攻坚 2025 ——奇安信 2024 年报&2025 一季报点评 事件： 点评： ❑ 行业需求结构调整冲击盈利，公司坚定现金流优先战略优化运营提质效 2024 年，公司实现营业收入 43.49 亿元，同比下降 32.49%，归属于上市公司股东 的净利润亏损 13.79 亿元。业绩下滑主要受宏观经济波动、客户 IT 预算缩减及行 业需求结构调整影响。 分业务来看，公司网络安全产品业务营收 26.53 亿元，同比下降 44.03%；网络安 全服务营收 8.55 亿元，同比微增 9.79%；硬件及其他业务营收 8.23 亿元，同比下 降 8.10%。面对激烈的市场竞争，公司坚定执行"现金流优先"战略，严控项目 回款质量，全年收现比达 109.40%，经营性现金流净额-3.42 亿元，同比改善 4.36 亿元，创上市以来最优水平。尽管短期收入承压，但现金流优化为长期经营韧性 奠定基础。未来公司计划通过聚焦高价值客户、优化业务结构，逐步平衡收入规 模与盈利能力的矛盾。 ❑ 降本增效三费管控显效，但营收波动推升占比，2025 年利润修复可期 公司 ...

证券研究报告 | 公司点评报告 2025 年 05 月 02 日 奇安信（688561.SH） Q1 企稳向好，紧抓回款与现金流管理 TMT 及中小盘/计算机 25Q1 公司收入企稳、新签订单额同比增长 16%，下游客户需求出现复苏迹 象。公司紧抓回款与现金流管理，AI 安全为行业贡献业务新增量。 ❑ 风险提示：政策不及预期、下游客户需求不及预期、行业竞争加剧。 财务数据与估值 | 会计年度 | 2023 | 2024 | 2025E | 2026E | 2027E | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 营业总收入(百万元) | 6442 | 4349 | 4697 | 5167 | 5684 | | 同比增长 | 4% | -32% | 8% | 10% | 10% | | 营业利润(百万元) | 26 | (1432) | (315) | 56 | 152 | | 同比增长 | -226% | -5656% | -78% | -118% | 170% | | 归母净利润(百万元) | 72 | (1379) | (307) | 50 | 142 | | 同比增 ...

Core Viewpoint - The application of large models in artificial intelligence (AI) presents both opportunities and challenges, necessitating a focus on security measures to ensure safe deployment and operation [1][3]. Group 1: Key Challenges in AI Model Application - The first challenge is the security of "small data," which is crucial in the digital economy, as its loss can have severe consequences [3]. - The second challenge involves the risk of operational disruptions due to the unregulated deployment of large models, which can lead to a chain reaction of business failures [3]. - The third challenge is the over-reliance on AI, which can result in difficulties in distinguishing between good and bad outcomes, potentially causing significant repercussions if model decisions are flawed [3]. Group 2: Five Key Security Measures - The first measure is to ensure secure access by creating a "red zone" for large model applications, which involves multi-dimensional boundary isolation for data, computing power, and management [4]. - The second measure emphasizes strong control over permissions, utilizing technologies like bastion hosts and zero trust to enhance security for special personnel and terminals involved in development and training [4]. - The third measure focuses on stringent content governance throughout the lifecycle of large models, ensuring core data is monitored and controlled effectively [4]. - The fourth measure involves practical assessments of large model applications to identify and mitigate new security risks, ensuring comprehensive evaluation of various safety aspects [4]. - The fifth measure is to establish a closed-loop operation for real-time monitoring and emergency response to security threats, integrating AI capabilities into security operations for effective detection and interception of attacks [5].