传统检测无法适配AI语义风险传统检测无法适配AI语义风险
传统SAST、漏洞扫描和运行时防护主要面向确定性软件逻辑，无法识别提示词注入、模型幻觉、代理混淆、语义绕过等AI原生攻击，智能体关键风险长期漏检。
智能体安全评估解决方案
“以 AI 治理 AI“穿透智能体黑盒，构建可评估、可验证、可闭环的安全防线
AI智能体正在从"对话助手"演进为能自主规划、调用工具、执行任务的数字化劳动力，但安全风险正从表面威胁扩展深入模型、Agent、Skill、MCP、Tool、供应链与数据的复合挑战。传统静态扫描和规则匹配难以识别提示注入、模型幻觉、越权代理、恶意意图等AI原生风险，智能体关键链路长期暴露于风险中。一旦将智能体接入核心业务系统，极易引发数据泄露、越权操作、业务篡改与合规失控，AI创新反而成为新的安全敞口。
AI供应链风险与依赖关系难以度量AI供应链风险与依赖关系难以度量
Agent、Skill、MCP服务与外部工具常被广泛引用，未遵循最小权限原则，一旦被诱导或劫持，可能触发越权操作、目录遍历、敏感数据窃取和高危指令执行。
AI智能体资产规模不清晰AI智能体资产规模不清晰
智能体高度依赖开源模型、第三方Skill、MCP组件和工具链，任一上游组件存在漏洞、后门或投毒，都可能沿AI依赖链路传导至生产环境。
智能体资产底数不清智能体资产底数不清
企业内部智能体、技能插件、MCP服务、工具组件和模型依赖缺少统一台账，无法定位风险影响面，也难以支撑审计、整改和持续运营。
AI上线前必须可评估、可验证、可追溯
智能体安全不仅是技术选题，更是合规底线
《生成式人工智能服务管理暂行办法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》
要求生成式AI服务提供者落实安全主体责任，建立安全评估、风险防控和数据保护机制，防范模型滥用、越权操作与敏感信息泄露。
OWASP Top 10 for LLM ApplicationsOWASP Top 10 for LLM Applications
提示词注入、供应链漏洞、模型投毒、过度特权代理、不安全插件设计等风险被列为大模型应用核心治理对象，要求企业建立专项评估能力。
《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号）《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号）
推动人工智能应用合规、透明、可信赖，加强分类分级管理，金融机构开发应用人工智能应坚持谁使用谁负责、自主可控、务实高效及安全发展的原则。
等保2.0及行业安全管理要求等保2.0及行业安全管理要求
重点行业需对AI应用进行全生命周期安全检测、风险评估和安全加固流程，确保上线前风险可控、上线后风险可持续闭环。
三大安全中枢 + 一个情报底座
形成"检测-验证-预警-修复-审计"的智能体评估闭环
静态深度检测中枢
面向Agent源码、Skill逻辑、MCP配置、工具调用和权限策略开展多维度检测，识别硬编码凭据、越权配置、敏感缺陷和恶意代码风险。
动态智能红队中枢
模拟提示词注入、工具越权、MCP非法访问、参数篡改等真实攻击，对智能体输入输出、应用URL、MCP连接链路进行实际验证。
供应链情报联动中枢
联动AI-BOM与全球AI供应链威胁情报，对开源模型、Skill插件、MCP组件、工具依赖等进行漏洞情报关联分析。
AI-BOM资产治理底座
自动生成覆盖模型、Agent、Skill、MCP、Tool和组件依赖的AI-BOM清单，沉淀资产血缘、风险证据和整改记录，支撑合规审计。
全组件安全评估，根据智能体上线前风险盲区
让资产可视、风险可证、攻击可验、风险可审计
全组件静态评估，摸清智能体风险盲数
六维组件检测能力，覆盖智能体完整技术栈
覆盖AI模型、Agent智能体、Skill技能、MCP协议、Tool工具和供应链组件开展静态检测，统一识别代码漏洞、权限越权、配置缺陷和资产依赖风险，避免上线前"带伤运行"。
Sec LLM语义意图分析，穿透传统规则盲区
仿真信息流与调用路径遍历，深度理解智能体插件逻辑、工具调用和权限链路，精准评估提示注入、越权代理、敏感数据暴露等风险。
AI-BOM自动生成，构建智能体数字血缘账本
自动梳理模型、Agent、Skill、MCP、Tool和第三方依赖关系，生成标准化资产清单和影响面图谱，为合规审计、风险追踪和整改优先级提供依据。
让智能体上线前风险前置清零
把黑盒风险转化为可度量、可验证、可整改的安全资产
量化成效
智能体风险检出覆盖率达 95%+
通过静态语义检测、动态红队验证和情报联动，覆盖传统工具难以识别的语义级、运行时和供应链风险，显著降低上线前遗留高危缺陷。
安全评估效率提升 80%+
自动化完成资产识别、风险检测、风险验证、报告生成和复测闭环，大幅减少人工介入、人工审核和跨团队协同成本。
供应链风险响应从小时级压缩至秒级
依托AI-BOM秒级联动能力，在AI供应链漏洞与事件爆发时快速定位影响面，在风险扩散前完成预警与处置。
AI资产治理与合规审计成本降低 70%+
标准化AI-BOM、评估证据和整改记录统一沉淀，帮助企业建立可持续、可度量的智能体安全评估体系。