今天分享的是：2025年Agentic AI 安全技术应用报告

报告共计：127页

《Agentic AI安全技术应用报告》围绕Agentic AI展开多方面研究，探讨其在网络安全领域的应用价值、风险、安全理念及产业现状等内容。

1. Agentic AI概述：Agentic AI是能理解目标并自主决策行动的智能系统，由大模型和智能体组成。其核心能力包括强大基础模型、规划、工具使用等7个方面，系统组件有大语言模型、工具与扩展等5个关键部分。它在多领域有广泛应用，如个人助理、企业运营等。同时，中美欧在AI政策和标准化方面进展显著，2023年后政策标准数量增加，监管重点转向发展与安全平衡。

2. 在网络安全领域的应用价值：Agentic AI为网络安全带来变革，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发挥重要作用。它能主动检测威胁、根据环境变化调整防御策略、快速响应安全事件、自动修复漏洞并提供全局安全态势感知。随着网络攻击复杂性增加，传统防护手段局限性凸显，Agentic AI成为网络安全升级的关键。

3. 系统风险研究及分析：传统网络安全威胁模型众多，如STRIDE、ATT&CK等。针对Agentic AI的风险研究也在发展，行业组织和安全牛分别提出了相关风险研究成果。其典型风险包括模型算法风险、系统漏洞与脆弱性风险、数据安全风险、应用安全风险、伦理及合规风险等，这些风险对系统安全和业务运营构成严重威胁 。

4. 安全理念及管控框架：Agentic AI安全涵盖系统安全和赋能安全两个层面。系统安全旨在保护智能体系统自身安全，赋能安全则是将其应用于网络安全行业。为此构建了相应的管控框架，包括开发安全和模型增强、数字供应链管理等6大安全能力，以及赋能安全实现框架，包含生成式大语言模型层、Agentic AI系统安全、安全智能体三层。

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，同时遵循安全设计、深度防御等六项原则。在防护实施上，要建立完善的风险管理体系和分层的技术防护体系，增强模型可解释性和透明度，强化对抗性攻击防御，加强数据安全和隐私保护，并建立持续优化机制。

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中面临技术成熟度低、成本高、缺少政策支持等挑战。国内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，产品交付方式多样 。

7. 未来展望：未来，Agentic AI将推动网络安全政策法规完善，加速传统网络安全市场整合，改变安全防护模式，促进安全垂域大模型私有化和广泛应用，构建以Agent为主的自组织安全生态系统。

以下为报告节选内容

报告共计： 127页

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