发生了什么
AI智能体被赋予读取邮件、查询数据库和触发API调用的权限，它们不仅能检索信息，还能采取行动，这带来了新的安全担忧。
一份新报告显示，79%的技术领导者认为安全、治理或运营是扩展推理规模的最大挑战，而35%的高级IT决策者指出，多系统访问的安全不足是阻止智能体部署的主要问题。
智能体扩大了防御者需要保护的范围，并引入了新威胁，如工具投毒和间接提示注入，攻击者可以通过智能体处理的数据劫持其逻辑。
为什么重要
传统安全工具仍有作用，但威胁模型已根本改变，自主工作流重新定义了企业风险，因此需要在给予智能体必要访问权限的同时确保安全。
将治理视为创新的驱动力是关键，通过集成全栈云平台和采用安全框架，组织可以在设计、治理和人工监督三个主要领域管理风险。
现代安全基础的价值在于鼓励创新，通过嵌入强健的治理，组织可以自信地在敏感工作负载中部署智能体，从而安全地创新并加速扩展。
关键事实
79%的技术领导者将安全、治理或运营视为扩展推理的最大挑战。
35%的高级IT决策者认为多系统访问的安全不足是阻止智能体部署的主要问题。
69%的受访高管认为全栈平台是关键要求，80%表示数据合规是选择平台的主要因素。
接下来看什么
组织如何采用Secure AI Framework（SAIF）和中央控制平面来管理智能体风险。
安全领导者如何从防止漏洞转向验证来源，以防范间接提示注入等滥用。
智能体治理和人工监督机制如何在实际部署中平衡自主性与安全性。