AI安全SaaS平台体验设计，其成功标志是 “看不见的设计” 。用户感受到的不是复杂的AI模型和安全术语，而是一个理解他们、预见风险、并帮助他们高效解决问题的智能伙伴。
#01
设计原则
透明与可解释性
挑战 AI决策常被视为“黑箱”，在安全领域，信任是基石。
设计实践
归因与证据 任何AI告警或建议都必须附带清晰的“为什么”。例如，高亮显示触发模型的恶意代码片段、展示异常网络流量的来源IP和目的地的地理信息、关联的威胁情报等。
置信度评分 为AI的判断提供一个可视化的置信度分数（如85%），让分析师决定投入多少关注。
模型行为可视化 用图表、流程图等方式，简要说明AI是如何从原始数据推导出最终结论的。
情境感知与关联
挑战 安全事件不是孤立的，需要放在业务和IT环境的上下文中理解。
设计实践
统一上下文面板 点击任何一个告警、资产或用户，侧边栏应即时展示所有相关信息 资产重要性、用户部门、过往历史、相关漏洞、网络拓扑位置等。
叙事化时间线 将离散的日志和事件，自动串联成一个“攻击故事”，用时间线的方式讲述“攻击者从哪里来，做了什么，试图达到什么目的”，极大降低分析师的认知负荷。
#02
案例展示
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