2026年5月1日，国际咨询机构Forrester发布了最新趋势研究报告《Navigate The AI-Native Cloud Security Ecosystem In China》（《中国云AI原生安全生态导航》）。该报告系统梳理了国内云AI原生安全生态的发展图谱，为技术与安全决策者指明了构建高韧性AI应用的技术路径。绿盟科技凭借在Cloud Security for AI领域及ModelOps全生命周期管理中的卓越技术与深厚实战成果，作为国内网络安全专业厂商的代表成功入选该报告，并在模型安全核心版块获得重点推荐。对绿盟科技而言，这不仅印证了其在AI安全领域的前瞻性技术洞察，更证明公司市场布局高度契合了国际权威机构对行业风向的判定。
随着大模型与自主智能体在国内市场的规模化落地，企业IT架构正在经历一场从“云原生”向“云AI原生”的历史性演进。在这一进程中，传统云安全防线的底层假设正在被颠覆。传统的静态工作负载硬化、基于网络边界的访问控制以及单纯合规驱动的静态配置，均是为行为可预测的传统应用程序所设计的。而在2026年的云AI原生时代，企业面对的是能够实时查询活跃数据、跨混合云与多云环境自主运行且决策路径具有非确定性的高权限智能体。
Cloud Security for AI与AI for Cloud Security的双向共生
在技术实现路径上，“云AI原生”安全表现为双轮驱动的互补关系。
对于网络安全厂商而言，只有深刻理解并掌握这两者的共生关系，才能在推进大模型落地的同时，构建不被新型攻击攻破的数字主权防线。
绿盟科技：数据指标与产品实战成效
绿盟科技作为领先的网络安全专业厂商（Cybersecurity Specialists），在模型运行防护（Model Security）和ModelOps生命周期治理层面的实力突出。
01 运营商客户实战量化成效
某运营商在将其核心业务与大模型及智能体应用深度融合时，面临了一系列具有代表性的AI原生挑战。由于缺乏大模型资产的可见性、无法精准管控智能体的行为边界，该运营商频繁遭受针对LLM的提示词注入和数据泄露威胁，且其算力中心的非计划性Token资源消耗开销居高不下。
该运营商通过引入绿盟科技AI安全一体机（AI-UTM），构建了覆盖大模型应用全周期防御平台，并取得了以下行业领先的量化成效：
- 新型提示词注入拦截率超95%：通过深度语义分析和多维拦截引擎，精准阻断恶意绕过与内容投毒行为。
- 非计划算力成本降低达30%：依靠算力流控与Token消耗预测算法，防止资源劫持与Token枯竭攻击，优化了模型运营的经济学效益。
- 安全事件调查时间缩短60%： 结合集中式的安全策略强制执行和行为痕迹留存，实现了对AI业务交互流的高效追溯与留痕审计。
- 深度契合合规监管与信创主权：方案适配了以华为昇腾为代表的本土化信创芯片与硬件平台，帮助客户持续满足TC260等国家安全合规标准，提升了关键行业用户的安全信心。
图1. 绿盟科技在运营商的实践
02 ModelOps全生命周期治理版图的深度对齐
绿盟科技的专业方案还全面覆盖了ModelOps的全生命周期，在数据安全与基础设施安全两个关键维度部署了专用的安全制品与防御系统，实现了与Forrester关于全周期AI治理趋势预测的契合。
这些量化成效和技术能力并非一蹴而就，而是绿盟科技在AI安全赛道长期精研技术、将核心优势转化为市场落地能力的直接体现。
绿盟AI攻防训练与安全评估平台
针对云上AI组件碎片化及AI供应链安全挑战，星云实验室通过构建体系化云上AI组件风险研究能力，系统性梳理了百余个AI组件的指纹与暴露面，并以此构建研究基座。依托对高危漏洞复现，目前已沉淀出覆盖AI基础设施、数据层、模型层、智能体编排及Agent层的数百余专项PoC与Exp。基于这些核心能力的沉淀，我们自主构建了一个涵盖AI系统对外部环境风险（如Agent提权与劫持）、外部环境对AI系统渗透（如容器与模型环境接管）及AI内生安全（如提示词注入、知识源投毒与数据污染）三个维度的实战化AI靶场。这一研究体系在直接赋能实战对抗强度的同时，还能够协助企业挖掘并验证云端数据泄露安全事件，为行业客户提供从AI靶标构建到创新安全场景的建设价值。
图2. 研究工作覆盖AI生态层
图3. 云AI融合攻防靶场场景
携手产业生态，引领AI安全纵深防御新纪元
在数字化与智能化深度耦合、安全边界逐渐延伸的今天，任何单一的、补丁式的防御手段均无法应对非确定性的AI时代威胁 。唯有构建涵盖源头风险评估、动态内容过滤、自主智能体行为审计与异构算力集群隔离的纵深防护体系，才能为企业的AI创新扫清障碍。绿盟科技将秉承技术创新的初心，在全面支持国家数据安全合规标准与本土计算主权的同时，持续深化与产业链上下游及核心生态伙伴的共享共赢，共同推动我国乃至全球AI安全产业的健康长远发展。