安全牛:2025年Agentic AI 安全技术应用报告
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2025-04-26 00:20:24
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《Agentic AI安全技术应用报告》深入探讨了Agentic AI在网络安全领域的应用、风险及发展趋势。随着大语言模型技术突破,Agentic AI发展迅速,其产业生态逐渐形成,在多领域展现出巨大潜力。

1. Agentic AI概述:Agentic AI是能理解目标、自主决策行动以实现业务目标的智能系统,由大模型和智能体组成。智能体应用多样,包括基础模型增强的研究型智能体、全流程软件开发智能体等。它与传统AI等概念不同,具有强大基础模型、规划、工具使用等7大核心能力,架构上分为核心层、协调层和接入层,在多行业有广泛应用。同时,国内外对其政策监管日益重视,2023年后相关政策标准数量显著增加。

2. 在网络安全领域的应用价值:网络安全形势严峻,传统防御手段难以应对复杂攻击,Agentic AI为网络安全带来新契机。它在威胁检测、自适应防御、自动化事件响应、漏洞修复、预测分析与态势感知等方面具有显著优势,能提升网络安全防护能力,满足企业安全需求。

3. 系统风险研究分析:Agentic AI存在安全风险,如2025年1月DeepSeek遭受攻击事件。传统网络安全威胁模型多样,而针对Agentic AI的风险研究也在不断发展,包括Gartner的AI TRiSM、OWASP的LLM应用程序风险TOP10等。安全牛提出Agentic AI的三重安全内涵及洋葱风险模型,涵盖多种风险类型和场景。

4. 安全理念及管控框架:Agentic AI安全包括系统安全和赋能安全两个层面。为此需构建系统安全管控框架,涵盖开发安全和模型增强、数字供应链风险管理等6大安全能力;同时建立赋能安全实现框架,包括生成式大语言模型层、Agentic AI系统安全、安全智能体等,为网络安全提供支撑。

5. 安全实施方法:Agentic AI系统安全实施需遵循全生命周期安全管理思路,包括开发、部署、运行和退市阶段。企业应遵循安全设计和评测、深度防御等六项原则,构建多层次安全保障体系。此外,布局Agentic AI赋能网络安全时,需遵循规划、设计、建设等阶段的相关原则。

6. 应用及产业现状调研:调研显示,金融等行业对Agentic AI技术应用积极,但该技术在行业推广应用的广泛性和普及度还较低。网络安全行业智能化水平正从传统小模型向大模型和Agent应用扩展,产业衍生出AI安全治理和AI赋能安全两大能力,相关产品有多种交付形态。

7. 未来展望:未来,Agentic AI将推动网络安全变革。政策方面,法规标准将更完善;市场方面,传统网络安全市场将整合;应用方面,将推动“被动防御”向“主动防御”转变,垂域大模型私有化和应用将加速,以Agent为主的安全生态系统将形成。

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