隨著生成式AI與大模型驅動的智能體加速滲透企業核心業務，從客服、研發到運維決策，智能化轉型正重塑企業生產模式。然而，這一進程也帶來新的安全挑戰——企業關注焦點從“能否應用AI”轉向“如何安全可靠地應用AI”。在此背景下，國際數據公司（IDC）發布《中國智能體威脅檢測技術評估》報告，瑞數信息憑借“動態安全+AI協同”技術體系，成為智能體安全防護領域代表性廠商。
IDC分析指出，智能體的自主性與動態性雖提升效率，卻顯著擴大企業攻擊面。不可預測的用戶輸入、復雜任務路徑、多組件協同及外部系統交互，均可能成為攻擊入口。軟件供應鏈漏洞、提示詞注入、智能體幻覺、目標錯位及“影子智能體”私自部署等問題，正推動智能體管理從單一安全問題升級為系統性治理挑戰。企業亟需覆蓋全生命周期的安全治理方案，而非單一檢測工具。
針對這一需求，瑞數信息構建了以動態安全與AI技術協同為核心的能力體系，重點防御自動化工具及AI驅動場景下的應用與數據威脅。其技術框架覆蓋智能體資產發現、交互行為分析及多層技術聯動三大維度。
在資產發現環節，系統通過主動探測與被動流量分析結合，將防護范圍從傳統Web應用延伸至API、大模型及智能體資產。它能自動識別自動化腳本、Bot程序、AI代理等“智能體資產”，并結合漏洞檢測與自動化響應，形成攻擊面閉環管理。例如，某金融企業通過該技術盤點出數百個未被記錄的API接口，及時修復了潛在漏洞。
針對智能體場景下復雜的人機交互與系統協同，瑞數信息開發了交互行為分析模塊。該模塊可深度解析用戶、智能體與大模型應用間的交互模式，精準識別異常行為。同時，對以API為核心的交互協議實施細粒度檢測，有效防范數據爬取、敏感信息泄露及勒索攻擊。某電商平臺應用后，成功攔截了利用智能體漏洞的批量賬號盜取行為。
技術架構上，瑞數信息融合動態安全、行為序列分析、智能建模及大語言模型，形成覆蓋應用層、業務層、數據層及智能體層的立體防護體系。底層動態安全技術通過主動干預攻擊面，增加自動化攻擊難度；中層運用行為分析與建模，識別交互風險及API協議異常；上層則利用大語言模型構建輔助分析工具，實現未知威脅的智能研判與動態防御。三層能力聯動，形成“AI對抗AI”的防護閉環。
目前，瑞數信息的技術方案已應用于金融、電商、制造等多個行業。某制造企業通過部署該體系，將智能體相關安全事件響應時間縮短70%，同時降低了40%的API暴露風險。隨著智能體應用的深化，AI安全正從單點防護向體系化治理演進，瑞數信息將持續聚焦智能體、API安全及AI驅動攻擊防護，助力企業構建更安全的智能化生態。
