思科重新定義代理工作模式的安全防護

思科藉助涵蓋AI操作的端到端安全防護，助企業自信地大規模部署 AI 代理

文／Cisco

思科近日宣布推出一系列專為代理式 AI 生態系統而設的安全創新方案。在該生態系統中，軟體不再侷限於回答問題，而是能採取實際行動。在2026年RSA大會上，思科推出能夠應對AI安全挑戰、消除部署代理應用障礙的解決方案。思科透過建立可信的身份、嚴格執行零信任存取控制、部署前強化代理、在運行期間採用安全防護機制，並為資安維運中心（SOC）團隊提供能以自動化速度阻截威脅的工具，將安全融入新興AI經濟的根基當中。

思科全球總裁兼首席產品總監Jeetu Patel表示：「 AI代理不僅能加快現有工作效率，更是能讓企業實現超越所想的協作團隊。過往因資源不足而擱置的項目，如今變得觸手可及。當想像力是企業面對的唯一限制，安全團隊便是釋放機遇的關鍵，能夠確保代理團隊安全可信。」

思科最近針對主要企業客戶進行的調查顯示，85%受訪客戶表示已展開AI代理試點計畫，但僅有5%將代理技術推進至實際生產環境。

為釋放AI代理的巨大潛力，思科正針對保護代理式工作模式的三大關鍵提出解決方案。第一，確保代理僅可按照預期行動，以保護外部環境免受其侵害。第二，確保代理不會被操控或破壞，以保護代理免受外部威脅。第三，以機器級速度和規模偵測並應對AI安全事故。

保護外部環境免受代理侵害：在代理投入工作前建立信任

與新員工一樣，AI 代理同樣需要完成「入職流程」以建立其身份、了解職能，並將其分配到相應的人類管理員。然而，目前大部分企業對正在運行的代理毫無掌握，更遑論出現問題時的責任歸屬。現有的安全服務邊緣（SSE）工具並非為代理式工作負載身份而設，無法強制執行具時效性的存取控制，亦無法理解代理請求背後的上下文。

思科今日發佈最新《思科Talos 2025年度回顧》，顯示攻擊者正集中針對直接驗證用戶身份、執行存取決策與協調系統信任的特定元件。隨著代理式工作負載的興起，身份攻擊趨勢將會加劇。

為應對上述挑戰，思科近日將零信任存取擴展至 AI 代理，確保其行為對人類員工負責，並確保代理行為的安全。全新的 Duo IAM 功能與思科Secure Access中的創新模型情境協定（MCP）策略執行和意圖感知監控互相結合，執行嚴格的存取控制，從而以獨有方式協助企業全面掌握及管理代理團隊。

代理身份管理：客戶可在Duo IAM註冊代理，並將其對應至相應的負責人，確保每個代理均有經驗證的身份，並能追溯其操作。
代理與工具可視度：思科Identity Intelligence可識別代理及非人類身份，協助企業掌握當下的AI使用情況。
嚴格存取控制：代理僅獲取針對執行的特定任務或短期所需資源的細緻化權限。為消除盲點，所有工具流量均會經過 MCP 閘道路由。

Insight北美區資訊安全總監 Jeremy Nelson 表示：「各大企業都熱切希望擁抱AI，但同時需要確保應用過程中不會造成安全漏洞。思科將零信任存取擴展至AI代理，提升代理身份可視度，並將存取權限嚴格限制在所需範圍內。我們十分振奮能為客戶帶來這些新功能，協助他們在擴展AI項目的同時，亦能保障數據安全。」

Futurum 副總裁兼網路安全與韌性業務負責人Fernando Montenegro表示：「在瞬息萬變的代理式技術環境中，對AI代理實施嚴格的存取控制至關重要，但若使用針對人類用戶設計的傳統工具，則難以確保執行的一致性。這會導致防護標準不一與安全盲點，形成代理式世界中無可避免被利用的漏洞。思科的平台方案能夠透過現代化工具，確保為AI代理提供一致且自適應的安全防護，從而有效地應對這些挑戰。」

保護代理免受外部環境影響：以AI Defense 守護代理式工作流程

隨著企業爭相在日益複雜的分散環境中部署AI代理，思科正擴展AI Defense，提供強大的全新工具，協助企業測試、驗證並保護其AI代理及代理之間的互動安全。

傳統的掃描工具無法模擬代理在現實世界中遇到的威脅，這些威脅通常涉及更長的對話互動，並且能夠存取各種工具和資源。

為協助更多企業應對此挑戰，思科推出Cisco AI Defense: Explorer 版本，讓這一業界領先的AI Defense 能力更加觸手可及。此全新自助解決方案採用備受全球 2000 大企業信任的思科核心AI Defense驗證引擎。用戶完成註冊後，可對即將部署於代理工作流程的AI模型和應用程式進行紅隊演練，在部署前識別潛在攻擊風險並評估風險狀況。此方案協助AI開發者、應用程式安全團隊及安全研究人員構建並保護 AI 代理。

Cisco AI Defense: Explorer版本發布時具備以下功能：

動態代理紅隊演練：藉助思科量身定製的AI紅隊演練框架，針對驅動代理工作流程的模型與應用程式執行多輪對抗測試。
模型與應用程式安全測試：驗證對指令注入、越獄及其他不安全輸出的防禦能力。
簡明扼要的安全報告：提供具體的AI安全洞察，並可匯出報告以滿足合規要求。
應用程式介面（API）優先存取：整合至持續整合與交付（CI/CD）流程，支援GitHub Actions、GitLab、Jenkins及自訂流程。
團隊協作：可邀請團隊成員共同協作；升級至AI Defense Enterprise以獲取基於角色的存取控制（role-based access control）進階功能。

另外，思科推出代理執行時軟體開發套件（Agent Runtime Software Development Kit），可在建置階段直接將政策執行機制嵌入代理工作流程中。此套件支援多種主流框架，包括 AWS Bedrock AgentCore、Google Vertex AI Agent Builder、Azure AI Foundry、LangChain 等。

思科亦同步推出大型語言模型安全排行榜（LLM Security Leaderboard），提供全面資訊助企業評估模型風險及應對潛在攻擊風險的能力。透過提供透明的評估訊號，該排行榜結合模型效能指標與模型在面對惡意指令、越獄攻擊及其他惡意操控方式時的評估結果，協助企業清楚且客觀地理解模型風險，並為 AI 部署中的縱深防禦策略提供參考。

藉助以上方案及功能，企業將能自信地將代理應用從試點階段推進至生產階段，充分確保代理程式在正式應用於生產系統前，已通過完整評測、基準測試與強化。

資安防護需要共同協作，而思科持續以透明度與協作引領業界。延續去年 RSA 大會上發布首個開源基礎 AI模型的基礎，思科近日推出安全代理框架DefenseClaw，讓開發與資安流程運作更加順暢。透過整合一系列關鍵的開源工具，包括Skills Scanner、MCP Scanner、AI BoM及CodeGuard，DefenseClaw確保每項功能皆經過掃描與沙盒測試、每台MCP伺服器均經驗證，以及每項AI資產均可自動化管理，讓開發人員能更高效且更有保障地部署安全代理。

DefenseClaw功能將直接嵌入NVIDIA的OpenShell，進一步擴展雙方的合作，在執行時提供強大的自動化安全保護。思科透過將這些功能整合至單一架構，省卻手動資安步驟或額外安裝工具的需要，協助企業在擴展代理工作團隊的同時，仍能維持零信任的完整性。

以機器級速度進行偵測與回應：提升代理式資安維運中心效能

AI技術猶如雙面刃，這一點從最新發佈的《Talos年度回顧》報告中可見一斑：以近期的React2Shell漏洞為例，該漏洞遭到幾乎瞬間且自動化的利用，背後可能由代理式AI所構建的新型攻擊工具所推動。

AI代理雖然帶來新安全挑戰，但同時亦能成為防禦者的利器。當今環境下，SOC分析師疲於應對警報疲乏與數據分散等難題，用於研究上的時間遠多於實際回應威脅。

Splunk 作為思科安全產品組合的重要一環，早已將 AI功能整合至SOC的關鍵工作流程。今日，Splunk 進一步推動 SOC 轉型，從被動應對威脅邁向主動防禦：

風險暴露分析（Exposure Analytics）：此功能現已預設整合至 Splunk Enterprise Security，持續提供所有資產和用戶的更新清單。企業可透過此功能進行即時風險評分與關聯分析，運用企業已收集的數據，實現全面的可視度掌控。
偵測工作室（Detection Studio）：提供統一工作平台，簡化整個偵測工程生命週期，涵蓋規畫、建設、測試、部署及監控偵測。工作室能自動對應MITRE ATT&CK框架的偵測覆蓋率，協助企業精準識別並彌補防護缺口。
整合檢索（Federated Search）：提供統一搜尋介面，協助 SOC分析師識別並串聯多重環境數據，從而降低成本及加速檢索效率。
代理式SOC擴展（Agentic SOC Expansion）：透過專門的AI代理，包括偵測建置代理（Detection Builder Agent）、標準作業程序代理（Standard Operating Procedures Agent）、分類代理（Triage Agent）、惡意軟體威脅逆向分析代理（Malware Threat Reversing Agent）、引導式回應代理（Guided Response Agent），以及自動化建置代理（Automation Builder Agent），將功能從數據呈現邁向主動評估與執行。藉助自動化安全工作流程，資安項目不再是瓶頸，而是實現高效流程的加速器，助SOC以機器的速度和規模運作。