计算机行业专题AI+安全投资机遇

潘儒琛

中信证券研究部计算机行业分析师

2023年6月1日

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安全+AI大模型有望变革网络安全行业，成为安全建设新范式。

伴随ChatGPT的持续火热，大模型技术开始逐步应用于各个领域，其中大模型技术在网络安全领域具有广阔的应用前景。3月，微软发布由AI赋能的安全分析工具——Microsoft Security Copilot，结合OpenAI大模型与微软安全模型，大幅提升安全事件响应效率。此外，深信服在国内率先展示安全GPT应用，基于“大模型算法+威胁情报+安全知识”训练而成，具有自主可控、数据不出境等特性。我们认为，AI技术将推动网络安全产业迎来重要变革，网络安全厂商将以自然语言交互方式提供安全能力，可以实现对网络安全威胁分析和响应的更加主动与智能化，将推动网络安全建设迎来新范式，同时AI技术也将促进网络安全产品和服务的创新和发展，激发政企机构对于安全技术的投入意愿与力度。

生成式AI应用带来潜在的数据安全等问题，内容监管逐步提上日程。

 AI大模型在训练、推理过程中涉及用户数据调用，部分案例表明ChatGPT或导致企业机密、个人隐私泄露等问题。以意大利、加拿大为代表的多国政府、隐私保护机构开始关注ChatGPT相关的数据安全问题，三星电子、苹果公司等公司也限制员工在工作场景使用ChatGPT。与此同时，由于AI大模型在生成内容上的概率统计原理，其内容可靠性可能存在问题，AI生成的内容也可能反映社会上的偏见或成见，或被用于诈骗等网络犯罪相关活动，如虚假信息制造、欺诈行为等。因此，围绕生成式AI潜在的数据安全及生成内容如何被合理使用引发市场关注，催生相关的安全需求。我们认为，应结合数据采集、传输、存储等全生命周期，通过加密、数据水印等技术手段保护用户隐私数据，并且对AI生成内容进行标记，同时利用鉴别技术对AI生成内容的可靠性及传播链路进行把关。

投资策略：关注三类安全厂商。

 一方面，AI技术带来的效率提升有望激发政企对新兴技术的购买意愿；另一方面，生成式AI带动外界对数据安全问题的关注，包括大模型训练、调优所使用数据的安全问题，以及大模型生成内容的可靠性、使用方式。推荐：1）数据安全解决方案提供厂商；2）内容监管能力提供厂商；3）密码技术提供厂商。

风险提示：

 大模型开发进展不及预期；大模型结合网络安全技术进度不及预期；AI生成内容遭到滥用；监管政策落地进度不及预期；市场竞争进一步加剧；行业需求不及预期。

CONTENTS目录

安全+AI大模型成为安全建设新范式
生成式AI应用催生相关的安全需求
投资策略
风险因素

1.安全+AI大模型成为安全建设新范式

I. Microsoft Security Copilot开启安全AI新历程

II. 以深信服为代表国内安全厂商积极推进安全AI应用 3月28日，微软推出Microsoft Security Copilot，首次将大模型技术应用于网络安全中。Security Copilot结合OpenAI的大模型与微软的安全模型，大模型提供生成式AI能力，安全模型由微软的威胁情报能力和每天超过65万亿个信号所提供的信息支持。Security Copilot能力包括：1）通过基于自然语言的调查，提供事件响应的分步指导；2）捕捉可能遗漏的威胁，预测下一步威胁；3）通过用户反馈和交互进行闭环学习，适应企业偏好；4）与微软安全终端产品集成，提供基于安全信号的高效体验。我们认为，Security Copilot改变传统的网安防御流程，有望以效率提升激发政企投入意愿；此外，继SOAR、SASE、零信任、XDR等新兴技术模式之后，Security Copilot有望接力引领网安技术、模式创新。

Security Copilot通过自然语言交互的演示界面

Use it to tell Copilot what insights you want from your security data.

Howcan limprove my security posture?

 利用生成式AI技术能够帮助网络安全厂商加强安全能力。大模型（LLM）加持的AIGC技术的出现，不会颠覆以前建立的ML威胁防护的技术，但随着持续发展和能力增强，可以在更多安全领域积极使用，大幅提升威胁检测和响应效率，降低网络安全总体投入成本。

大模型大幅提升网络安全能力

实时TI

快速检测能力

SecOps

代码安全

为XDR产品注入智能，加速企业网络漏洞发现、利用、阻止、证的闭环链条

提供AI辅助安全运维服务缓解安全人员不足

加速代码生成、即时进行代码安全审计，提升开发阶段应用安全

资料来源：亚信安全，中信证券研究部

 5月18日，深信服安全GPT首秀，未来将持续投入AI大模型研发。深信服在安全领域应用GPT技术具备天然优势：1）拥有大量的算法、安全、调优算力人才；2）对威胁情报和攻防技术拥有深刻理解。深信服安全GPT由“大模型算法+威胁情报+安全知识”训练而成，具有检测效果好、专业性强、可个性化配置、迭代快速等特点，大幅提升对流量和日志的安全检测效果，可自动分析用户安全现状并生成处置建议，自动化调查、分析、研判以提升安全运营效率，自然语言交互以提高用户体验。此外，深信服安全GPT不依赖开源模型服务，做到完全自主可控，且训练数据部署在深信服托管云上，本土采集的安全大数据不出境，在合规前提下实施匿名化和去标识化，以坚持网络安全和数据安全底线。

深信服安全GPT首秀

资料来源：深信服公司官方微信公众号

深信服安全GPT界面总览

SANGFOR 安全GPT SecurityGPT 深信服科技
SangforXDR <I 总览	安全GPT
快捷入口	中安全事	2023/05/1814:56:10					加白
			事件ID 事件名称	主机IP	最近发生时间	处置状态	状态
安全监控		威	主机存在Webshel管理工具Chopper-2014	cidentd4546o-296a-caa	2023-05-16 13:36:01	待处重	未加
总览大屏	®		（PHP)通信并发现进程存在危险行为主机存在通过wget下载文件：通过工具建立端口	849b-9ba26ff00048 incident-1424ba38-2543-bao		2023-05-16 待处	白未加
报表	784	映射井遭受攻击	主机存在通过命令册除SMB共享：通过Web应用	6879-60dec6962158 nde3e1168-476	21:10:02	置 2023-05-16 待处	白未加
4 检测响应安全事件处理	原始告警		执行可疑命令井遭受攻击	ade8-521ef9564c70 incident62e62973cc3add	21:10:37	置	白
安全告警分析			主机存在通过命令删除SMB共享；通过可疑进程创建网络连接并遭受攻击	8a9b-5f1187dcda81	22:31:58	2023-05-16 待处置	未加白
风险主机分析日志检索	待处置		主机存在通过工具frp建立反向代理；通过 whoami查看当前账户权限井遗受攻击	incidentfef6c68-e899-4103 a987-f1bbte45cba1	21:41:48	2023-05-16 待处	未加
智能对抗	ID:65 主机存	以下事件需要重点关注：		D		置	白
响应管理	ID:te4	1.通过工具fp建立反向代理并遭受攻击：该事件是主机遭受攻击后上传frp工具进行反向代理，从而把内网暴露给公网的攻击者。
安全GPT 攻防百宝箱尚	主机存	2.通过whoami查看当前账户权限并遭受攻击：该事件可能是遭受攻击后攻击者通过远程命令执行whoami查着当前账户权限。通过wnet下载文件共受攻未，该惠件可能是主机受均击后攻未者执行wnnt下载了乘章文件进行下一步渗话
	ID:6 画主机存	® 来说点什么阳.
8 13682696362 投	自园

资料来源：深信服公司官方微信公众号

 除深信服以外，多家国内网络安全厂商积极推进安全AI应用。例如，奇安信表示将基于ChatGPT相关技术和自身积累的海量安全数据，训练专有的类ChatGPT安全大模型；安恒信息已将类ChatGPT的AI算法与数据分类分级、告警处置分析等多安全场景相结合；三六零已将国内领先的安全大数据及安全专家能力赋能360安全AI。我们看好国内安全AI前瞻布局者，结合政策端对网络安全的持续重视，行业供给生态有望进一步丰富，行业活力有望持续向上。

国内网安厂商积极推进安全AI应用

公司	布局情况
奇安信	奋安信拥有IP、DNS、URL、文件黑白名单等四大信誉数据库，是最大的威胁情报数据拥有之一。奇安信正基于ChatGPT相关技术和自身累的海量安全数据，训练专有的类ChatGPT安全大模型。结合微软SecurityCopilot所展现的强天应用潜力，奇安信安全大模型有望广泛应用于威胁检测、漏洞挖掘、安全运营及自动化等领域。
启明星辰	基于多年对自然语言理解、自然语言处理、大数据分析、智能化处理方面研究，叠加在安全领域的技术、数据等积累，启明星辰2022年发布 PanguBot（盘小古），以Cha为窗口、以人工智能为核心、以安全分析处置自动化为手段，是公司新一代智能化安全运营支撑的关键角色，已逐渐进入实战阶段，有望显著降低政企机构安全运营成本。
安恒信息	安恒信息将类ChatGPT的AI算法和数据分类分级、智能生成检测规则、告警处置分析、客服问答系统、钓鱼邮件分析、加密流量检测等多场景进行结合，推进研究，并逐步落地到产品中。以智能加密流量检测为例，公司EMT智能流量检测系统可以结合ChatGPT技术进行更全面的流量分析，加速网络威胁检测，实时发现和响应攻击行为。
三六零	三六零已将国内领先的安全大数据及安全专家能力赋能360安全AI，目前累计发现的高危、严重漏洞数量在全球各大厂商中排名第一。公司创始人周鸿祎近期表示，三六零很快会将全网数字安全大脑和GPT结合，以更好实现对网络攻击的防御；同时应发展城市级GPT，让每个城市拥有自己的智慧大脑。

资料来源：各公司官网及官方微信公众号，中信证券研究部

2.生成式AI应用催生相关的安全需求

I. 生成式AI数据安全问题引多国关注及限制使用

II. 生成式AI应用带来潜在的内容安全风险和机遇 ChatGPT疑似数据泄露事件多发，多国关注生成式AI潜在数据安全问题。根据韩国媒体《Economist》报道（转引自澎湃新闻），三星电子的半导体暨装置解决方案部门发生三起涉及ChatGPT误用与滥用案例，包括“设备信息泄露”和“会议内容泄露”。此外，英国广播电视公司报道称，有ChatGPT用户看到其他用户的对话标题。生成式AI涉及的数据安全问题开始成为各国政府及隐私监管机构的关注重点，如意大利个人数据保护局因年龄审核、数据和隐私安全等问题，宣布限制ChatGPT运营；加拿大联邦隐私监管机构宣布OpenAI涉嫌“未经同意收集、使用和披露个人信息”。

多家知名机构限制使用ChatGPT

OpenAI发布声明向ChatGPT漏洞致用户信息泄露道歉

单位	具体要求
三星电子	公司内部备忘录显示，三星电子担心传输到生成式AI平台的数据被存储在外部服务器上，导致其难以被追回和删除，并可能最终被泄露给其他用户。三星电子的新规禁止在公司所属的电脑、平板电脑、电话及内部网络使用生成式AI系统。
摩根大通	据彭博社报道，摩根大通（JPMorgan）已限制员工使用ChatGPT，有知情人士称这是出于合规方面考虑。
香港大学	香港大学向师生发出内部邮件，表明禁止在港大所有课堂、作业和评估中使用chatgpt或其他ai工具。
花旗集团	根据《财经新闻报》（FinancialNews）报道，知情人士称，花旗不允许员工在整个公司范围内访问ChatGPT。
苹果公司	根据《华尔街日报》看到的一份文件以及知情人士的消息，开发自己的 AI技术之际，苹果公司已经限制使用ChatGPT和其他外部AI工具。根据这份文件，苹果公司担心员工使用这类程序可能会泄露机密数据。

资料来源：澎湃新闻，界面新闻，中国新闻网，上观新闻，中信证券研究部

OpenAl@OpenAI·Mar25

Wetook ChatGPT oflineMondaytofixabuginanopen sourcelibrary thatallowedsomeuserstoseetitlesfromotherusers’chat history.Our investigationhasalsofoundthat1.2%ofChatGPTPlususersmighthave hadpersonaldatarevealedtoanotheruser.1/2

OpenAl@OpenAI·Mar25

Webelieve thenumberofuserswhosedatawasactuallyrevealed to someoneelseisextremelylowandwehavecontacted thosewhomight beimpacted.Wetakethisveryseriouslyandaresharingdetailsofour investigation andplan here.2/2

 生成式AI涉及大量用户数据调用，数据全生命周期保护重要性进一步强化。由于AI大模型在训练、推理、调优等过程中涉及大量的用户数据调用，且其中不乏敏感数据，我们认为，伴随生成式AI技术热潮掀起，数据安全应进一步加快提上日程。首先，各类机构需进行数据分类分级，不同类型、不同级别的数据，重要程度、可能造成的危害程度不同，应当匹配不同的保护措施，如针对敏感数据，应严格限制流转至AIGC应用。此外，在数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁等数据生命周期各阶段，应通过加密、数据水印、隐私计算等多类技术手段保护用户数据，如隐私计算技术的理念即为数据可用不可见。

数据安全贯穿数据全生命周期

资料来源：国家标准《信息安全技术数据安全治理能力成熟度模型》，中信证券研究部

全球数据安全技术发展情况

2021

区块链用于数据安全

安全多方计算

数据安全治理

基于财务的数据风险评估(FinDRA)

云本地提供商数据丢失保护

数据安全风险评估

同态加密

开发运营理

机密计算差

分隐私

零知识证数明

据安全多即服务资

云数据数产管理

据安全平台

2020

区块链用于数据安全

信息经济安

全多方计算

数据运营

数据安全治理

基于财务的数据风险评估(FinDRA)

云本地提供商数据丢失保护

数据安全风险评估

同态加密

开发运营一体化测试数据管理

机密计算差

分隐私

零知识证明

2019

区块链用于数据安全

信息经济隐学

私增强多方计算

数据运营

数据安全治理

基于财务的数据风险评估（FinDRA)

云本地提供商数据丢失保护

2018

区块链用于数据安全

信息经济学

多方计算数

据运营

2017

区块链用于数据安全

信息经济学

多方计算

资料来源：中国信通院，Gartner数据安全技术成熟度曲线

 随着AIGC技术的突破，生成式AI的内容开始大范围应用于社会中。生成式AI技术以较低的门槛、较强的娱乐属性备受市场关注，目前越来越多的企业开始应用相关的技术，如在自然语言处理领域，生成式AI可以用于自动摘要、机器翻译、对话系统等应用场景，为用户提供更加高效、准确的服务；在图像处理领域，生成式AI可以用于图像生成、图像修复等应用场景，为用户带来更加优质的视觉体验。

 Midjourney发布第五代商业AI图像生成服务，文生图应用加速推进。Midjourney是市面上最流行、最有质感的AI图像生成平台之一，可将输入的文本转换为图像。2023年4月，公司发布了第五代V5模型，图更逼真、对prompt反应更灵敏，并且突破了AI绘画最难的画手环节，AI绘画的元年已经到来。

Midjourney合成图片

资料来源：Midjourney，推特

Midjourney合成图片

资料来源：Midjourney，澎拜新闻

 生成式AI内容可能存在生成虚假信息的风险，从而引起诈骗、勒索等违法行为持续增多。由于大模型在生成内容上的概率统计原理，其内容可靠性可能存在问题，如引用的客观数据是否是最新且来源可靠的，AI生成的内容也可能反映社会上的偏见或成见，或引发事件争议。

 随着生成式AI技术的逐渐大众化，技术被滥用的风险也在不断增加，其中，生成式AI可能会被用于诈骗等网络犯罪相关活动。例如，通过训练生成式AI模型，可以生成大量的虚假信息（虚假新闻、虚假广告等），这些信息可能会误导公众，破坏社会稳定。此外，生成式AI还可以被用于欺诈行为，如冒充身份、伪造证据等，这些行为可能会给个人和企业带来巨大的经济损失。

近期国内AI诈骗事件汇总

事件	相关新闻日期	类型
福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元	2023年5月20日	AI换脸
AI换脸冒充领导来诈骗	2023年5月5日	AI换脸
安徽男子9秒被骗132万	2023年5月25日	AI换脸
伪造人脸动态注册手机卡	2023年4月14日	AI换脸
广州地铁事件	2023年5月4日	AI侵犯个人隐私
AI主播换脸带货涉嫌虚假宣传及肖像权侵犯	2023年5月24日	AI虚假视频
“火车撞修路工人”假新闻传播	2023年5月29日	AI新闻编撰

资料来源：光明网、北青网、南方都市报等，中信证券研究部

 科技大厂陆续推出预防和“打假AI”的行动，大模型厂商OpenAI发布保障AI的安全办法。目前，Google、微软、Meta等海外厂商都推出相应的产品或规范去预防和鉴别AI生成的虚假内容。在大模型厂商中，2023年4月，OpenAI在官网发布ChatGPT安全方法（Our approach to AI safety），通过技术手段确保安全、可靠地为全球用户提供ChatGPT服务。在发布的安全方法中，OpenAI从六个方面出发，来考虑系统的安全问题：构建日益安全的人工智能系统，从实际应用中学习以改进安全保障措施，保护儿童，尊重隐私，提高事实准确性，持续地研究和参与。

科技公司预防和“打假AI”的行动

科技公司	预防和“打假AI”的行动
Google	2019年就发布了一个大型开源数据库，招募演员录制了视频后利用网上现有的deepfake技术进行伪造，最终生成的视频数据可以帮助打假技术的开发者更好学习deepfake的算法和逻辑。2023年Google还在欧洲地区开始了用付费广告进行对反信谣和鉴别虚假信息的大型宣传。
微软	2022年推出了一个叫做“Video Aunthenticator”的工具，它能够对画面中渲染边界和灰度等级进行逐帧的实时分析进而生成可靠指数，以此来帮助用户鉴别内容的真实性。
Meta	推出过和Google类似的开源数据库，还和微软及MIT、牛津、UC伯克利等高校联合发起了提供1000万美元奖金激励的挑战赛，鼓励更多检测虚假信息和深度伪造技术的创新。
Twitter	会对经常发布deepfake和虚假信息的账号进行封杀，还会将比较可疑的内容打上标签，并且在用户转发这类内容时还会进行“确定要转发吗？” 的提问。
TikTok	最新推出的社群规范规定使用真实场景进行合成的内容必须被明确指出，这就说明所有以生成合成式AI创造出的内容必须在标题或者tag中使用 “合成”“虚假”等词汇。

资料来源：海投全球，新浪财经，中信证券研究部

OpenAI发布安全办法

资料来源：OpenAI官网

 与此同时，AI鉴别技术或将开始逐步兴起。AI应用持续引发的风险有望推动AI鉴别技术的兴起，过去几年间，数亿美元资金涌向开发鉴别虚假信息技术的初创公司这一赛道。

美亚柏科推出AIGC检测平台，对生成式AI产生内容进行检测识别和鉴定。在AI监管产品方面，美亚柏科发布了AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站，可以对深度合成伪造的视频图像、AIGC生成视频图像进行监测鉴定。AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站涵盖40余种视频图像真伪鉴定算法，近10种深伪鉴定算法，同时具有智能鉴定和专业鉴定两种鉴定模式，支持卷宗管理和三种鉴定文书生成，为司法鉴定人员提供一站式视频图像检验鉴定服务。

海外AI鉴别初创公司情况

公司	融资金额	主要业务
Blackbird	1000万美元	在今年推出了一个叫做RAV3NCopilot的AI助手，通过使用生成式Ai来制作叙事性智能和风险报告，为虚假信息安全隐患提供更多的背景分析，以此帮助安全部门进行更加高效和自动化的监控和分析。
Primer	1.68亿美元	Primer的神经网络技术可以快速对大量文本进行扫描，根据词语的频率和重点提取主题，快速识别可疑信息，这样以来可以对全球事件进行即时分析，识别用虚假信息进行的大型宣传，对网络安全攻击事件进行反击等等。
ActiveFence1亿美元		使用NLP对全网正在进行的对话进行搜索，即使是网络最深处的角落也可以触及，然后通过对“坏种子”式信息的预判进行风险分析，这就意味着它可以预估一段看似无害的对话是否会被造谣者恶意使用，导致更加深远的恶性影响，这种前瞻性对于虚假信息的预防来说格外关键。
DeepMedia		研究如何监测合成音频和视频的技术，对其监测工具的训练方式就是通过用自家的合成工具不断生成deepfake，然后考验监测系统是否能够察觉。

资料来源：网易新闻，各公司官网，中信证券研究部

AI-3300“慧眼”视频图像鉴真工作站

资料来源：美亚柏科官网

各国政府正在加大对人工智能技术的监管力度。2023年4月，国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，明确了提供者在提供服务过程中的主体责任，从生成内容、数据安全、模型算法设计、运营规范四个方面对生成式人工智能产品进行约束。与此同时，美国、意大利、欧盟等国家和地区的监管部门围绕生成式AI也正在推进相关的监管政策和措施，后续将落地。

各国和地区围绕生成式AI采取的监管措施

时间	国家/地区	主要内容
2023年4月11日	中国	国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，并向社会公开征求意见。《管理办法》中称，国家支持人工智能算法、框架等技术的自主创新、推广应用和国际合作，鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。管理办法》中明确了提供者在提供服务过程中的主体责任，从生成丙器、数安全、模型算设、运誓规范対生筬式人空篮进行药策。
2023年4月11日	美国	商务部下属国家电信和信息管理局发出了征求意见的请求，包括存在潜在风险的新人工智能模型在发布前是否应该通过一项认证程序
2023年4月12日	意大利	个人数据保护局围绕数据安全问题向OpenAI提出了一系列要求，要求其公开ChatGPT的数据处理逻辑、对用户年龄进行筛查、明确数据主体拥有的权利等。在达到这些要求后，ChatGPT将被允许恢复在意大利的使用。
2023年4月13日	欧盟	欧洲数据保护委员会（EDPB）宣布成立了特别工作组，以加强监管机构之间的合作，并就人工智能聊天机器人ChatGPT可能涉及的数据保护问题进行信息交流。
2023年5月25日	加拿大	加拿大隐私专员办公室披露，该机构将与不列颠哥伦比亚省、魁北克省、阿尔伯塔省的隐私监管机构对OpenAl 公司及其ChatGPT进行联合调查。调查内容包括：在通过ChatGPT收集、使用和披露加拿大人的个人信息时，是否获得了有效和有义的同意；是否符合其在公开性、透明度、使用权、准确性及问责制等方面的义务；是否邑收集、使角或披露个人信窻，穽角宇适雪、谷法的自的。

资料来源：网易新闻，小文智能，中国新闻网，中信证券研究部

3. 投资策略：关注三类安全厂商

伴随以大模型为代表的AI技术开始广泛应用，将对网络安全行业带来重大的影响。首先，大模型技术将赋能网络安全行业，成为网络安全行业建设的新范式；其次，在生成式AI广泛应用的过程中，一方面会大模型训练、调优所使用数据的安全问题，另一方面，大模型生成内容的可靠性、使用方式也会带来相应的安全需求。

 投资建议：推荐：1）数据安全解决方案提供厂商；2）内容监管能力提供厂商；3）密码技术提供厂商。

 大模型开发进展不及预期
大模型结合网络安全技术进度不及预期
AI生成内容遭到滥用
 监管政策落地进度不及预期
市场竞争进一步加剧
网络安全行业需求不及预期

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THANK YOU

潘儒琛（计算机行业分析师）

执业证书编号： S1010520110001

免责声明

证券研究报告 2023年6月1日

分析师声明

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

一般性声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险。

本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。

本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。

若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。

评级说明

投资建议的评级标准		评级	说明
报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。	股票评级	买入	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上
		增持	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间
		持有	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间
		卖出	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上
		强于大市	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上
	行业评级	中性	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间
	行业评级	弱于大市	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

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在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https://research.citicsinfo.com/disclosure。

法律主体声明

本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由CLSA Europe BV分发；在英国由CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：8/F, Dalamal House, Nariman Point, Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSASecurities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities (Thailand) Limited分发。

针对不同司法管辖区的声明

中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。

中国香港：本研究报告由CLSA Limited分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（《证券及期货条例》（香港法例第571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA客户应联系CLSA Limited的罗鼎，电话：+852 2600 7233。

美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则界定且CLSA Americas, LLC提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas, LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及 CLSA 的附属公司。

新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡《财务顾问规例》界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place, #18-01, UOB Plaza 1, Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore Pte Ltd豁免遵守《财务顾问法》（第110章）、《财务顾问规例》以及其下的相关通知和指引（CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。

加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。

英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由CLSA （UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。对于英国分析员编纂的研究资料，其由CLSA （UK）制作并发布。就英国的金融行业准则，该资料被制作并意图作为实质性研究资料。CLSA （UK）由（英国）金融行为管理局授权并接受其管理。

欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSA Europe BV 分发。

澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159) 受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经CAPL事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于《公司法（2001）》第761G条的规定。CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。

印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解CLSA India“关联方”的更多详情，请联系Compliance-India@clsa.com。

未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。

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