构建“动态安全+AI协同”的智能体安全能力体系

2026年，生成式AI与大模型驱动的智能体（Agentic AI）正加速进入企业核心业务场景。从客服、研发到运维与业务决策，智能体的规模化落地正在推动企业生产模式与应用架构发生深刻变化。与此同时，企业对于AI的关注重点，也正在从“能否用起来”，逐步转向“能否用得安全、用得可靠”。

在此背景之下，IDC正式发布《中国智能体威胁检测技术评估，2026》报告。瑞数信息凭借以动态安全与人工智能技术协同为核心的能力体系，入选报告中国智能体威胁防护领域的代表性厂商之一。

IDC：智能体管理从“安全问题”走向“治理问题”

IDC指出，与传统应用系统相比，智能体具备更强的自主性与动态性。这种能力使得智能体在提升效率的同时，也显著扩大了企业的攻击面：

不可预测的用户输入、复杂的任务规划路径、多组件协同运行以及与外部系统的频繁交互，都可能成为潜在的攻击入口。

软件供应链风险、提示词注入（Prompt Injection）、智能体幻觉与目标错位，以及“影子智能体”的私自部署，正在持续带来多维度的智能体安全风险，并为企业智能体安全治理带来新的挑战。

这意味着，智能体管理正从单一的“安全问题”走向系统性的“治理问题”，企业需要的不再是单一检测工具，而是一套覆盖智能体全生命周期的安全治理体系。

瑞数信息：构建“动态安全+AI协同”的智能体安全能力体系

在智能体威胁检测领域，瑞数信息构建了以动态安全与人工智能技术协同为核心的能力体系，重点面向自动化工具及AI驱动场景下的应用与数据安全威胁。

智能体资产发现与风险感知

该体系将防护范围从传统Web应用进一步延伸至API、大模型及智能体资产，通过主动探测与被动流量分析结合的方式，系统可以持续发展并盘点API资产，并智能识别其中隐含的“智能体资产”，包括自动化脚本、Bot程序、AI代理等，结合漏洞检测与自动化响应能力，形成针对智能体攻击面的闭环管理。

复杂交互行为分析与协议安全检测

针对智能体场景下复杂的人机交互与系统协同关系，系统能够深入分析用户、智能体与大模型应用之间的交互行为，精准识别异常交互模式与潜在风险。

同时，针对以API为核心的交互协议或接口，实施细粒度的安全检测，有效防范数据爬取、敏感信息泄漏及勒索攻击等威胁。

多层技术联动，实现“AI对抗AI”

在技术架构层面，瑞数信息融合动态安全、行为序列分析、智能建模及大语言模型等能力，形成覆盖应用层、业务层、数据层及智能体层的立体化防护体系，实现“AI对抗AI”的智能华安全防护效果。

• 底层：动态安全技术实现对攻击面的主动干预，增加自动化攻击工具的利用难度，同时通过主动探测与被动流量分析相结合的方式，实时发现并隐匿API及智能体资产，降低暴露风险。

• 中层：运用行为序列分析、智能建模与前述数据行为分析进行多维度威胁识别，重点覆盖用户、智能体与大模型应用之间的交互风险，以及API协议异常、数据窃取等行为。

• 上层：利用大语言模型与AI对抗技术构建辅助分析工具与自动化响应引擎，实现对未知威胁的智能研判与动态防御，各层能力可联动形成闭环。

随着智能体应用持续深入，AI安全正逐步从单点防护能力走向体系化治理能力。未来，瑞数信息将持续围绕智能体安全、API安全与AI驱动攻击防护方向，推进“AI对抗AI”能力体系建设，帮助企业在智能化时代实现更安全、更稳定、更可控的AI应用落地。

责任编辑：kj005

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