第70期《绿盟+》《安全+》上线啦~

第70期《绿盟+》《安全+》如约而至

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本期精选

运动从来不分年龄，也无关水平高低。不必纠结跑得够不够快、动作够不够标准，不必因为起步晚、基础弱而怯于开始。真正珍贵的从来不是亮眼的成绩，而是放下顾虑、奔赴热爱的每一刻，在汗水里感受舒展，在坚持里收获自在，好好享受向着喜欢的事物前行的过程。

★《保持热爱，奔赴山海》

★《下一球，再来》

★《当我在跑步时，我在想什么》

★《雨季清迈，霓虹曼谷》

★《插队——一个两岁小孩，和一支被他重新排过的队》

本期力荐文章

《保持热爱，奔赴山海》

文：封宏涛（运营商事业部）

我们这一代人，习惯把日子过成一张时间表：会议、材料、报表、通勤时刷不完的短视频。身体被折叠在工位里，像一件被遗忘的行李，直到有一天你发现自己已不再年轻，开始思考人生的意义，有的人陷入虚无主义，有的人保持热爱。

足球是世界级的运动，绿茵场上两队人，一颗球，谁也不必开口，跑位便是陈述，传球便是应答。我以前踢前锋，永远在冲刺，永远不知疲倦，自从接手足球队后，位置逐渐后移，心态开始转变，不再计较一个球的得失，而是更关注整支球队的氛围营造以及公司足球文化的传承，毕竟足球场上的胜利从来不属于某个人。我也常感慨，希望等我们这批老伙计，无论是否在职，即便老到五、六十岁，还能一起踢球。

《当我在跑步时，我在想什么》

文：郑驰（营销线）

跑步大概是为数不多属于我自己、可以短暂放空的日常。不需要顾忌太多、不用迁就什么，只需要换上跑鞋走出家门，世界就暂时只属于我和我眼前的路。

村上春树说他是在跑步中整理思绪、接纳生活，而我大多跑步的时候，更像是一场思绪的出逃，或者游离。思绪在前面飞，身子在后面追。我的脚步永远无法追上飞奔的思绪，无数细碎的念头轮番登场，拥挤、喧闹。

《插队——一个两岁小孩，和一支被他重新排过的队》

文：欧阳周婷（运营服务BG）

我和先生有时候会列个单子 ：等他午睡了，或者晚上睡了，我们得干什么，做吃的、收拾屋子、置办些日常用品、发会呆。每次都列得很长，每次也都干不完。不是我们效率低，是我们俩被推迟了一整天的那些事，全挤在他睡着以后的那点儿时间里了。

很多文章喜欢写“成为母亲是多了一个身份”。我的体会不是这样。不是多了一个，是全部后退一位——工作、自己、朋友、父母，它们都还在，只是永远排在了他后面。他甚至不是来排队的——是走过来说也不说一声，直接站到了最前面。

本期精选

2026年全国网络安全标准化技术委员发布《人工智能安全治理框架3.0》，首次单列智能体风险，明确需以技术手段应对智能体自主执行带来的新型安全挑战。同时，产业监测数据显示，AI Agent驱动的自动化攻击流量快速攀升，2025年初至2026年Q2，AI Agent攻击流量占比由不足1%增长至8%–12%，相关攻击请求总量同比增长超400%。AI技术特别是智能体技术的突破性进展，正在推动网络安全运营范式发生根本性跃迁，攻防已正式进入 AI 时代。

绿盟科技智慧安全4.0技术理念，其核心可概括为四个特质——智能原生、持续进化、自主运营、业务韧性。这四个特质的共同点，是让 AI 从安全的"外挂工具"变为"内生底座"：

智能原生：以数据与知识、模型与智能体、编排与执行、治理与审计四层构建智能底座。AI 不是替换客户已有的防火墙、WAF、EDR、SOC，而是让这些设施被同一套策略调度，并做到"谁授权、调用什么工具、执行什么动作"全程可溯。

持续进化：模型与智能体在线学习，每一次攻击行为、运营结果都经"知识提炼—验证测评—策略发布—效果反馈"转化为下一轮能力。安全能力不再"出厂即定型"，而是随每一次实战生长。

自主运营：研判、调查、决策、执行、复盘五环由 AI 主导、7×24 小时并行运转；但边界、授权与责任始终掌握在专家手中——高频规模化动作交给 AI，"该不该做、出了事谁担"由人来回答。

业务韧性：目标从"零事故"转向"零中断"，通过业务识别、影响控制、可信恢复、效果验证四步，确保出事之后业务不中断，并能可信地恢复回来。

本期《安全+》围绕AI智能体的关键防护技术和落地、人工智能安全治理研究、AI漏洞挖掘、行业政策解读等关键议题展开探讨，剖析AI智能体在应用过程中面临的新型安全风险，分享实战思路与防护方案落地经验，共同研讨技术创新与安全治理协同发展路径，为行业AI安全体系建设提供参考与思路。

★《面向行业应用的AI智能体的关键防护技术和落地探讨》

 ★《〈人工智能安全治理框架〉3.0 深入解读》

★《LLM驱动Web逻辑漏洞自主测试实践》

本期力荐文章

面向行业应用的AI智能体的关键防护技术和落地探讨

文：刘文懋（创新研究院）

AI 智能体在自主规划、工具调用和跨系统执行任务的同时，也带来了供应链攻击、权限滥用、意图偏离及行为失控等风险。本文提出以“可信、可控”为核心的全生命周期防护体系，通过身份与权限管理、安全围栏、沙箱隔离、意图漂移监测和风险验证，实现事前预防、事中控制与事后恢复。同时，针对不同行业的业务与合规差异，提出业务适配、系统集成、责任落实和持续治理等落地要求，为 AI 智能体安全应用提供参考。

《人工智能安全治理框架》3.0 深入解读

文：郝广宾（营销线）

与以往版本相比，3.0 版最值得关注的变化，并非条款的增减，而是治理坐标的整体位移。1.0 版聚焦模型内部缺陷与外部滥用的“技术性风险”；2.0 版将视野扩展至就业、伦理等社会衍生风险，并提出可信人工智能基本准则 ；3.0 版则把智能体风险与具身智能风险单独列类——这一安排背后是一个根本判断 ：人工智能的风险已从虚拟空间溢出到现实物理世界，治理对象正在从“内容”转向“行为”。

本文以 3.0 框架为主线，系统梳理我国人工智能安全治理的制度演进、风险分类逻辑、技术应对路径与综合治理格局，分析智能体时代安全治理的结构性挑战，并结合市场规模、攻击态势与国际比较，提出面向企业落地的治理建议。核心判断是 ：我国已形成“法律—行政法规—部门规章—标准规范”多层次制度体系，并以“小步快跑、随行伴跑”的敏捷节奏保持与技术发展的同步 ；在智能体时代，治理重心将由内容安全转向行为安全，由静态合规转向动态平衡。

LLM驱动Web逻辑漏洞自主测试实践

文：李纯权（创新研究院）

在 Web 安全测试中，业务逻辑漏洞始终是自动化最难跨越的盲区。传统工具能够快速枚举接口、变异参数，却无法判断一次合法请求是否违背了角色、资源、状态和业务时序。安全人员仍需投入大量精力梳理流程、构造前置状态并排除误报。解决这一困境，关键不是继续扩充 Payload，而是让系统先理解业务，再验证风险。我们通过真实浏览器测绘业务功能，以知识图谱保存页面、接口、权限和状态关系，再以 Function 为锚点开展威胁建模和 Agent 自主验证，使隐性的业务规则转化为可分析、可推演、可复核的测试目标。本文将围绕传统方案为何失效，以及这套体系如何完成自主验证展开。

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