摘要： 安全设备买齐、等保测评通过，就真的安全吗？面对 AI 带来全新攻击面，企业需要 “防护 + 实战检验” 双能力，构建闭环主动防御。

2026 国家网络安全宣传周上，行业专家形成统一共识：传统被动防御模式，已经跟不上 AI 时代威胁的迭代速度。企业网络安全建设，必须迈向主动防御，实战验证。

现在很多企业的现状： ✅防火墙、WAF、EDR 等安全设备全部采购部署 ✅完成等保测评，制度文档齐全

❌但是无法确认真实遭遇攻击时，防御体系能否扛得住 ❌私有化大模型、AI Agent 上线后涌现大量全新攻击面，传统安全产品适配不足

调研显示，超过 70% 企业在 AI 安全防护上存在明显短板： 部署了大模型，却不清楚谁在调用； 训练数据来源混杂，可信性无法保证； AI 服务暴露在公网，缺少基础防护； 面对 Prompt 注入、Agent 沙盒逃逸等新型攻击毫无感知。

只依靠大模型厂商的安全对齐，不足以保护整套业务系统。企业需要两套核心能力：终端深度防护 + 常态化实战验证。

和中通信科技「神雕 EDR 内核级终端安全监测与响应系统」+「战鹰 BAS 入侵与攻击模拟系统」，面向 AI 时代打造一整套主动防御组合方案。

🛡️第一部分｜神雕 EDR：AI 业务环境的终端安全哨兵

神雕 EDR 是内核级终端安全产品，除了对抗勒索、木马等传统威胁之外，深度适配私有化大模型、AI Agent 运行环境，覆盖四大场景。

✔️场景 1｜AI 模型宿主机安全防护，抵御沙盒逃逸、进程注入

大模型、Agent 都运行在服务器之上，如果宿主机被攻陷，无论模型本身安全做得多完善都将失效。

• 进程注入检测，阻止恶意代码劫持 AI 服务进程
• API 调用行为监控，捕捉 Prompt 注入、Agent 异常外联前兆
• 横向移动阻断，阻止攻击者从 AI 服务器渗透内网全域
• 异常行为实时告警

✔️场景 2｜AI 训练数据防护，对抗数据投毒与数据外泄

• 文件全量审计，监控数据集读写行为，及时发现训练集被篡改
• 监控机器学习平台注册表、配置文件异动
• USB 外设管控，防范训练数据通过物理介质外泄
• 识别保护高价值敏感数据

✔️场景 3｜大模型 API 流量监测，识别账号盗用、越狱试探

• 采集全量网络元数据，绘制 API 调用拓扑图谱
• 结合威胁情报，封堵被盗 Token 的滥用行为
• 通过行为聚类识别批量试探越狱 Payload 的异常请求

✔️场景 4｜AI 供应链安全验真，发现开源模型隐藏后门

• 模型指纹清点，SHA256 校验权重文件完整性
• 配置基准比对，及时发现模型参数漂移
• 进程血缘追踪，文件签名不一致立即告警

✨神雕 EDR 核心优势

• 十三引擎立体防护，内核级自保，探针难以被恶意终止
• CPU 占用≤5%，对 AI 算力业务几乎无业务影响
• 兼容 Windows / Linux / Android / 国产操作系统
• 支持私有化、SaaS 部署，内置等保二、三级合规基线

🧪第二部分｜战鹰 BAS：安全防护体系的实战 “试金石”

很多企业安全设备齐全，但防护策略是否生效，却无从验证。

BAS 入侵与攻击模拟系统，站在攻击者视角，采用无害化手段周期性模拟完整攻击链路，检验整套安全体系真实防御能力。

它可以完成这些关键验证：

1. 边界安全验证：模拟 Web 攻击、漏洞利用、端口扫描，检验防火墙、WAF、IPS 拦截效果，排查配置错误。
2. 终端防护有效性验证：模拟木马远控、脚本执行、内网横向移动、勒索加密，检验神雕 EDR 真实检测拦截能力。
3. AI 业务链路专项测试：完整模拟 “外网突破→入侵宿主机→劫持 AI 进程→窃取模型文件” 攻击路径。
4. 输出可视化风险拓扑，附带修复建议，形成「发现‑整改‑复测」闭环。

网安周多场论坛都着重强调：安全不能只满足纸面合规。BAS 把看不见摸不着的防御能力，变成可量化报告，帮助企业提前暴露风险，而不是等待黑客入侵才发现短板。

🔗神雕 EDR + BAS：一守一测，构建闭环主动防御

• 神雕 EDR 负责【守】：7×24 小时常驻服务器与终端，实时拦截勒索、木马、AI 相关新型攻击。
• 战鹰 BAS 负责【测】：周期性模拟黑客攻击，检验防护效果，找出配置漏洞，持续优化安全策略。

二者搭配，契合《人工智能安全治理框架 3.0》对 AI 系统安全测评、持续验证的相关要求。

🎁企业专属福利

和中通信科技开放企业免费安全评估服务： ✅AI 资产梳理 ✅威胁暴露面分析 ✅安全配置检查 ✅合规差距评估

输出专业评估报告 + 整改方案，同时可预约 BAS 小规模模拟验证体验。