国内唯一|绿盟科技入选Gartner® AI应用安全新兴市场象限

近日,全球商业技术洞察机构Gartner®发布《Emerging Market Quadrant for AI Application Security — Established Vendors》(《新兴市场象限:AI应用安全——成熟厂商》)报告。绿盟科技凭借在AI应用安全领域的能力,入选“专家(Specialists)”象限,成为本次报告中唯一入选的中国厂商。

Gartner®在报告《Forecasting the $16.4 Billion Opportunity in Securing AI》中指出,AI安全市场正加速增长,预计2027年市场规模将达到47.83亿美元,同比增长68.7%。对绿盟科技而言,此次与其他国际领先安全厂商共同入选,展现了绿盟科技在AI应用安全领域的技术实力与实践成果。

理解EMQ,把握AI应用安全市场的新变化

Gartner®新兴市场象限(EMQ)通过可视化方式呈现新兴市场的发展状态与厂商能力。与面向较成熟市场的魔力象限(MQ)相比,EMQ更关注快速变化中的市场,因此,这份EMQ也为企业在市场过渡期选择安全能力与合作伙伴提供了参考。

根据报告:“Gartner®将 AI 应用安全市场定义为通过结合安全测试、暴露面管理和运行时防御来检测、预警或阻断威胁,从而保护企业自研 AI 应用及智能体(Agent)的技术领域。这些工具既可通过 SaaS 模式交付,也可作为本地部署技术提供,能够支持网络安全与风险管理团队进行安全态势管理、开展对抗性测试,并对 AI 应用实施实时防护”,并提出四项强制功能要求:AI应用发现与清点、自动化AI安全测试、AI运行时防御,以及云厂商AI服务覆盖。绿盟科技围绕上述核心能力形成了产品布局与落地实践,为此次入选奠定了基础。

创新与执行能力仍需协同突破

报告显示,成熟厂商中尚无企业进入“先驱者/开拓者(Pioneers)”象限。这反映出当前市场的一项挑战:既有厂商需要进一步提升颠覆性创新能力,初创厂商则需要补齐规模化执行能力。创新与执行能力之间的差距,也将推动未来12—24个月的收购整合、产品重构与市场格局变化。面对这一窗口期,绿盟科技将依托成熟的客户基础与交付网络,持续投入前沿技术创新,推动技术突破与规模化落地相互促进。

从真实攻击看AI应用安全的新挑战

Gartner®在报告中分析了AI应用面临的现实威胁,其中一条值得关注的攻击链是:智能体间接提示注入→MCP工具滥用→代码执行。结合Wiz Research、CSA Labs等机构披露的漏洞与攻击案例,可以更直观地理解这类风险:

CVE-2025-49596(CVSS 9.4):Anthropic官方MCP Inspector存在远程代码执行漏洞,攻击者可在未经授权的情况下执行代码,并访问完整文件系统。

CVE-2025-54135(CVSS 8.6):攻击者将恶意提示嵌入Slack工作区消息,经已获批准的Slack MCP Server传入,诱导重写~/.cursor/mcp.json配置文件,进而使Cursor自动执行攻击者代码。

Miasma蠕虫行动:攻击者在73个GitHub仓库中植入恶意MCP配置文件,其中包括Microsoft Azure的azure/durabletask仓库;开发者打开后即可触发凭据窃取载荷。

报告指出,已有8,000多个公开暴露的MCP Server实例,其中492个因缺少认证或加密而存在被滥用风险,累计下载量超过1.5亿次。此类风险的特殊之处在于:恶意内容可能通过SAST、SCA、SBOM及杀毒等常规安全检查,却仍被读取它的AI智能体当作有效指令执行。

上述案例表明,攻击者可能无需突破传统安全控制,只需让智能体读取并执行恶意内容,就能推动攻击链继续发展。因此,防御需要在内容安全检查的基础上,进一步验证指令来源、落实最小权限,并检查行为是否符合用户意图。这也解释了报告为何将运行时防御列为强制功能,并将“最小权限与意图漂移检测”列为前沿趋势。意图漂移检测(Intent Drift Detection)关注的是:智能体经过多步自主行动后,是否仍在朝用户最初设定的目标前进。

以产品与实践推进AI安全能力建设

Gartner®在报告中分析了“专精厂商(Specialists)”象限厂商:“该象限中的典型厂商正通过将网络级可见性与针对 AI 应用程序交互的管控措施相结合,来提升 AI 安全水平……大多数厂商的解决方案侧重于行为分析与内部人员风险情报,利用端点遥测数据来区分人类操作与 AI 驱动的操作。”需要进一步加强的领域则包括智能体安全与一体化安全态势管理。

围绕这些方向,绿盟科技“清风卫”持续完善安全评估、运行防护与监测响应能力。2026年9月发布的清风卫AI-DR,与AI安全围栏、AI安全网关协同联动,以“发现它、认出它、授权它、约束它”为主线,将资产发现、身份识别、权限管理与行为约束贯穿智能体运行全过程,帮助企业厘清访问权限、管控行动边界,降低越权操作与行为偏离带来的安全风险。

在标准建设方面,绿盟科技牵头制定《网络安全技术 大模型安全网关产品安全指南》国家标准,推动AI安全产品能力规范化与生态建设。

在行业实践方面,2026年上半年,清风卫已在政府、运营商、金融、能源等行业实现标杆落地,并通过国家工业信息安全发展研究中心政务大模型应用安全测试,成为首批通过测试的三家厂商之一。

企业AI应用安全分阶段建设路线图

基于报告提出的强制功能与前沿趋势,结合绿盟科技的实践经验,我们梳理了四阶段AI应用安全建设路线图,供首席信息安全官(CISO)和安全团队参考。以下周期为建设节奏建议,企业可结合自身基础与风险优先级调整。

阶段一 建立可见性 1—3个月

目标:摸清企业有哪些AI应用与智能体。

核心交付:形成AI应用与智能体资产清单(含影子AI),标注归属与重要性,并梳理MCP Server与Skill清单。

阶段二 建立测试能力 3—6个月

目标:识别AI应用的薄弱环节与可被利用的风险。

核心交付:建立自动化对抗测试基线,输出间接提示注入与多轮攻击测试报告、模型仓库扫描结果,并明确修复优先级。

阶段三 建立运行时控制 6—9个月

目标:在AI应用运行过程中及时发现并阻断威胁。

核心交付:上线运行时护栏策略,将异常检测接入安全运营中心(SOC),开展MCP/A2A协议流量检测,落实最小权限策略与意图漂移监控。

阶段四 建立持续治理闭环 9—18个月

目标:持续发现、处置并降低风险。

核心交付:通过测试结果自动调优运行时策略,建立智能体运行时授权的统一执行层,形成一体化安全态势视图。

清风卫系列产品协同:

端侧、网关与围栏联动,评估与防护衔接

AI安全风险涉及数据、模型、应用及智能体等多个层面,贯穿AI系统开发、部署与运行的全过程,需要统筹各层面的安全能力,开展协同防护与持续治理。

绿盟科技“清风卫”通过AI-Scan、AI-DR、AI安全网关(AI-UTM)、AI安全围栏(AI-GR)与AI红队评估协同,构建覆盖风险评估、运行防护与安全治理的产品体系。

其中,AI-Scan聚焦大模型安全与合规的系统化评估;AI-DR围绕智能体开展资产发现、身份识别、权限管理与行为治理;AI安全网关提供统一模型接入、身份认证与访问授权、Token管理、模型路由及交互审计,保障模型访问与调用过程的安全可控;AI安全围栏提供深度内容安全检测;AI红队评估通过对抗测试,识别上线前的攻击面,验证风险的可利用性。

各产品、服务协同联动,衔接风险评估与运行防护,帮助企业将评估结果转化为具体的策略配置与防护措施。

持续深化技术创新与行业实践

未来12—24个月将是AI应用安全市场格局重塑的关键窗口期。持续推进技术创新,并将创新成果转化为可落地、可交付的安全能力,将成为厂商提升市场竞争力的关键。

此次入选Gartner®新兴市场象限,展现了绿盟科技在AI应用安全领域的技术积累与实践成果。作为本次报告中唯一入选的中国厂商,绿盟科技将持续加大研发投入,提升AI安全风险监测与智能体安全防护能力,强化产品协同,深化行业实践,以更贴近业务需求的产品与服务,为企业AI应用落地提供持续的安全保障。

参考文献

1.Gartner, Emerging Market Quadrant for AI Application Security — Established Vendors, 14 September 2026

2.Gartner, Forecasting the $16.4 Billion Opportunity in Securing AI, 30 July 2026

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