助力企业构建大模型时代安全治理新体系

近日，国际权威咨询机构Gartner正式发布《Hype Cycle for Cybersecurity in China, 2026》（《中国网络安全技术成熟度曲线2026》）报告。凭借在AI安全治理与API安全领域的技术积累，瑞数信息作为AI Gateway（AI网关）领域代表厂商入选该报告。

Gartner：AI网关成为企业AI安全治理的重要入口

报告指出，随着生成式AI与智能体AI在企业场景中的快速落地，中国网络安全正在从传统防护体系，转向“AI安全治理、数据安全治理与自动化韧性建设”并重的新阶段。Gartner预测，到2028年，超过80%的中国企业将出现员工对生成式人工智能进行无管理使用的情况，这将使针对人工智能的数据泄露控制成为CISO的三大优先事项之一。

在这一背景下，AI Gateway（AI网关）正在成为企业AI安全治理的重要入口。

Gartner将AI网关定义为：用于“管理和保护与AI提供商连接”的安全治理平台。可用于为组织的AI使用应用安全措施，例如数据丢失防护（DLP）、多级LLM路由、成本可视化和数据隐私扫描。在中国，AI网关作为AI监管合规执行工具，至关重要。

报告强调，AI网关的核心价值，在于帮助企业建立AI使用过程中的安全、治理、可观测与成本控制能力，其关键功能要求包括：

• AI API调用治理与运行时安全控制

• 多模型（Multi-LLM）统一接入与路由编排

• 提示词与AI交互策略管理

• AI使用行为审计与成本治理

• 敏感数据识别与数据泄露防护

• AI接口认证、授权与流量控制

同时，在中国AI监管与数据合规持续强化的背景下，AI网关也正逐渐成为企业落实AI TRiSM（AI信任、风险与安全管理）能力的重要基础设施。

从Web安全到AI安全治理，瑞数信息安全能力持续演进

本次瑞数信息作为AI网关领域代表厂商入选Gartner报告，与其长期在API安全、Bots自动化攻击防护及动态安全领域的技术积累密切相关。

随着大模型与智能体应用的快速落地，AI安全问题正从传统边界防护，转向围绕数据流、API调用与智能体行为的运行时治理。无论是大模型调用、智能体协作还是AI应用交互，其本质都建立在API通信、数据流转与自动化行为之上。

围绕这一趋势，瑞数信息逐步形成覆盖模型接入、API调用、数据流转与运行时治理的安全能力体系：

• 成熟的API安全治理能力，强化AI数据交互安全

大模型与AI应用的交互，本质上均依赖API进行连接与数据交换。瑞数信息基于长期在API安全治理领域的积累，能够实现API资产主动发现、敏感数据识别、异常流量检测及OWASP API Top10风险防护，并应用于AI模型接口与智能体调用场景。结合数据丢失防护（DLP）、敏感数据识别及流量审计能力，瑞数信息能够帮助企业降低AI交互过程中的数据泄露、接口滥用及异常调用风险。

• 面向智能体场景的动态安全能力

面对提示词注入、自动化智能体等新型AI威胁，瑞数信息将长期在Bots防护领域积累的动态安全与行为分析能力应用于AI网关场景。通过对AI运行时交互流量进行持续行为分析与风险检测，瑞数信息能够提升对异常调用、自动化滥用、非人流量及越权访问行为的识别能力，增强AI应用在复杂交互场景下的主动防护水平。

• 多模型统一接入与运行时治理，满足企业AI合规需求

针对当前企业“多模型并存、私有化部署、混合架构运行”的趋势，瑞数信息支持多种大模型（LLMs）统一接入、多级路由调度与Token使用可视化治理，并结合访问控制、运行时策略与安全审计能力，帮助企业提升AI使用过程中的治理与可控能力。同时，多模型管理机制也有助于降低单一模型依赖带来的供应商锁定风险，更好满足企业在数据安全、模型治理与监管要求方面的落地需求。

从Web安全、Bots自动化攻击防护，到API安全治理，再到AI网关与智能体安全，瑞数信息持续围绕动态安全与主动防御方向进行技术演进。

面对大模型时代更具自动化、拟人化与自主协同特征的新型威胁，瑞数信息将持续完善面向AI应用与智能体场景的运行时安全治理能力，助力企业构建覆盖模型、数据、接口与智能体的全生命周期AI安全治理体系。

责任编辑：kj005

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