主动式 AI（由生成式模型驱动的自主系统）代表着一项突破性进展，承诺带来前所未有的生产力、创新和效率。然而，如此变革性的力量也带来了重大责任，特别是在应对不断演变和复杂的网络安全环境方面。随着企业在关键工作流程和面向客户的应用中部署 AI 代理，传统的网络安全方法正显露出其不足。
理解独特的安全挑战
从仅限于执行简单、明确任务的传统 AI 工具到复杂的自主代理的转变，彻底改变了网络安全领域。主动式 AI 面临着许多独特的威胁，包括操纵代理行为的提示注入、偏离主题或产生幻觉的响应，以及专门设计用于利用生成式 AI 系统漏洞的复杂对抗性攻击。
AI 的快速发展进一步加剧了这些挑战，使得传统的网络安全措施（如静态防护或手动测试）实际上已经过时。组织们正痛苦地发现，传统系统既不具有可扩展性，也不够稳健，无法应对 AI 驱动威胁的复杂性和新颖性。
Rain Capital 的管理合伙人 Chenxi Wang 博士强调了网络安全实践需要的转变："我们思考软件的方式必须改变。现在一切都发展得如此迅速和迭代，传统的停下来测试的方法已经不再实用。行业需要能够在开发过程中动态集成安全性的解决方案。"
传统安全方法的局限性
传统网络安全框架主要依赖于手动测试，这种方法既昂贵又耗时，而且无法有效应对主动式 AI 快速演变的威胁环境。现代生成式模型和自主代理的复杂性引入了简单过滤和静态检测方法容易忽视的漏洞。这些方法无法有效扩展，使组织面临危险的暴露，无法应对复杂的对抗性攻击。
此外，传统框架难以适应 AI 应用开发固有的快速迭代。Wang 强调了这个问题的规模，指出："现在一个人可以在 15 分钟内编写一个应用程序，这在以前是不可能的。这种快速迭代从根本上改变了我们对待安全的方式——根本没有时间暂停并运行常规测试方法。"
采用自动化攻击性安全
为了解决这些重大差距，行业正在转向自动化攻击性安全解决方案，特别是自动化红队测试。
通过主动模拟复杂的对抗场景并持续运行动态测试，企业可以在恶意行为者利用漏洞之前识别 AI 应用中的漏洞。实时日志分析、持续威胁检测和动态修复成为以 AI 为中心的安全策略中的重要组成部分，提供主动风险管理和显著更快的响应时间。
SplxAI 的 CEO Kristian Kamber 强调了持续测试的必要性："AI 的行为与传统应用程序不同——它是非确定性的。你需要持续的自动化测试，因为手动方法已经不再可行。当企业使用自己的数据微调模型时，攻击面会急剧扩大，创造出特定领域的漏洞。"
创新方法
SplxAI 通过其自动化攻击性安全平台展示了保护主动式 AI 的开创性方法。根据 Kamber 的说法，这段旅程始于早期认识到"一旦代理在生产环境中成为现实，保护它们将是一个极具挑战性的任务。" SplxAI 的主动策略包括在部署前持续模拟和检测复杂威胁。
最近，SplxAI 完成了由 LAUNCHub Ventures 领投的 700 万美元种子轮融资，凸显了市场对其创新解决方案的信心。这笔资金旨在加速平台开发、促进市场推广，并显著扩大其专家团队。
SplxAI 还通过其开源计划 Agentic Radar 积极贡献于更广泛的网络安全社区。该工具提供了有价值的静态分析功能，帮助企业绘制 AI 工作流程中的依赖关系图，识别安全漏洞，并推动社区驱动的创新。
Wang 强调了这种方法的战略重要性，表示："像 Agentic Radar 这样的开源工具有助于建立强大的社区并提供即时价值。免费提供基础性的问题解决工具确保了广泛采用，并为公司的长期成功奠定了战略基础。"
未来的战略意义
采用自动化攻击性安全措施不仅是战术转变，更是企业负责任地利用主动式 AI 的战略必需品。Wang 将目前 AI 安全采用的轨迹比作容器安全的早期阶段：最初由应用团队主导，但很快成为安全战略讨论的核心。
投资创新安全平台使组织能够安全地扩展其 AI 运营，减少潜在暴露，并加速实现 AI 的全部变革潜力。
Kamber 指出："竞争正在迅速加剧，公司必须积极创新才能保持领先。我们的目标不仅是成为安全供应商，还要成为深度嵌入 AI 到运营结构中的企业的战略合作伙伴。"
以安全为先的 AI 方法
在当今的 AI 环境中，采用主动、自动化和持续的安全措施至关重要。组织应认识到从传统网络安全方法向先进自动化解决方案转变的紧迫性。通过这样做，他们可以降低重大风险，并在战略上为利用主动式 AI 的真正力量做好准备。
