近日，專注于網絡安全和數字風險管理的第三方研究機構安全牛，正式發(fā)布了《Agentic AI安全技術應用報告》(以下簡稱“報告”)。報告依托多方調研分析，對Agentic AI發(fā)展背景、安全框架、建設實施、產業(yè)能力、代表性廠商、落地應用案例等諸多方面進行了研究。

萬里紅憑借在Agentic AI安全領域的技術探索與實踐，入選Agentic AI賦能網絡安全及安全大模型兩項領域，成為報告提及的15家代表性廠商之一。

報告指出，Agentic AI System(智能體AI系統，簡稱Agentic AI)是能夠理解目標，并通過感知、推理進行決策和行動，進而自主實現特定業(yè)務目標的一類智能系統。它包括大模型和智能體(Agent)兩個主要組件。

報告認為，目前階段，Agentic AI安全主要分為：Agentic AI安全、安全大模型、Agentic AI賦能網絡安全三類。

安全垂域大模型：

萬里紅深入垂直場景釋放大模型技術價值

報告認為，當前，基于政企組織安全的私密性要求，安全垂域大模型私有化部署的需求日益迫切，安全垂域私有化大模型將率先在數據安全要求高的政企組織落地應用。

在AI技術浪潮下，萬里紅在業(yè)內率先開展大模型+保密技術的研發(fā)與應用，依托二十余年來在信息安全保密、敏感數據安全防護的能力積累，利用萬里紅自主開發(fā)的大模型知識應用系統，推動了大模型技術在信息安全保密領域的創(chuàng)新應用：

1. 高效識別敏感信息 提升保密工作智能化

通過語義分析，高效識別敏感信息內容，與萬里紅保密安全產品能力相融合，輔助保密決策和智能化管理，推進保密工作的智能化、精準化，提高保密管理效率。

2. 構建保密知識庫 精準檢索與智能問答：

利用大模型的知識理解和歸納總結能力，可實現安全保密規(guī)章制度、業(yè)務知識、業(yè)務流程等多種知識問答功能。

3. 保密教育內容生產新模式：

借助萬里紅大模型知識應用系統預置文檔生成功能，用戶可根據需要選擇預置的文檔模板，或輸入主題讓大模型自動生成保密安全教育等相關文檔大綱或章節(jié)內容，并可提供智能文件內容校審、政策研讀等業(yè)務功能。

Agentic AI賦能網絡安全：

萬里紅UEBA以AI賦能行為分析

Agentic AI賦能網絡安全，是AI技術在網絡安全領域的應用，通過AI技術提升網絡安全的防御能力，如智能檢測、預警和響應等，為網絡安全保駕護航。在此次報告中，萬里紅保密綜合分析平臺(以下簡稱萬里紅UEBA)，入選Agentic AI賦能網絡安全—上網行為管理類典型應用。

萬里紅UEBA通過深度學習和行為分析，圍繞信息安全保密管理的單位、人員、資產三大核心實體，構建出單位、人員、資產的行為風險畫像，根據畫像精準定位單位中安全意識淡薄的人員、潛在風險和單位安全管理薄弱地帶，助力安全管理核心力量更有效地靶向打擊和治理，進而高質量強化單位安全管理能力。

分析 Al 化：利用大模型自然語言理解能力對用戶的需求進行理解并調用系統相關組件輸出結果，簡化知識和信息獲取路徑。

風險畫像化：通過 AI 知識圖譜智能拉通實體所有關系網絡，一個畫像掌控實體全部信息和風險情況。

運維智能化：通過以人為中心的管理思路，轉變以往被動防御為主動防護，提前將風險隱患消除，杜絕事件向事故升級。

報告指出，在Agentic AI的助力下，預測性安全防護能力顯著增強，這將加快行業(yè)從“被動防御”向“主動防護”演進的步伐，使基于AI的彈性安全、自適應安全防護成為可能。因此，無論是攻防對抗還是防護，Agentic AI安全都必將成為企業(yè)網絡安全能力建設的重要組成部分。

未來，萬里紅將不斷推進Agentic A的前沿研究，深入行業(yè)場景挖掘人工智能技術在安全防護領域的應用，打造人工智能安全新范式。