2026年9月，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，绿盟科技入选“专家（Specialists）”象限，成为本次报告中唯一入选的中国厂商。

　　报告中唯一入选的中国厂商

　　Gartner®新兴市场象限（EMQ）用于呈现快速变化中的新兴市场的发展状态与厂商能力。与面向成熟市场的魔力象限（MQ）不同，EMQ更关注过渡期市场，为企业在此时选择安全能力与合作伙伴提供参考。

　　报告指出：“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。”

　　报告同时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。

　　Gartner®在报告《Forecasting the $16.4 Billion Opportunity in Securing AI》中预测，AI安全市场2027年规模将达到47.83亿美元，同比增长68.7%。报告同时显示，成熟厂商中尚无企业进入“先驱者/开拓者（Pioneers）”象限，创新与执行能力之间的差距将在未来12—24个月推动收购整合、产品重构与市场格局变化。

　　从真实攻击看AI应用安全的新挑战

　　报告分析了AI应用面临的实际威胁，其中一条攻击链是：智能体间接提示注入→MCP工具滥用→代码执行。结合Wiz Research、CSA Labs等机构披露的案例，可以看到这类风险的现实形态。

　　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。

　　报告介绍，目前已有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。这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——攻击者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。这也是报告将运行时防御列为强制功能、把“最小权限与意图漂移检测”列为前沿趋势的原因：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

　　报告在描述“专精厂商（Specialists）”象限时给出原文表述：“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。”

　　围绕这一方向，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，帮助企业管控行动边界，降低越权操作与行为偏离带来的风险。

　　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应用安全建设的四个阶段

　　结合报告提出的强制功能与前沿趋势，以及绿盟科技的实践经验，首席信息安全官（CISO）与安全团队可按四个阶段推进（周期为建设节奏建议，可结合自身基础与风险优先级调整）。

　　阶段一（1—3个月）建立可见性：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（3—6个月）建立测试能力：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，明确修复优先级。

　　阶段三（6—9个月）建立运行时控制：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，落实最小权限与意图漂移监控。

　　阶段四（9—18个月）建立持续治理闭环：以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。

　　未来12—24个月，是AI应用安全市场格局重塑的关键窗口期。此次入选展现了绿盟科技在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，为企业AI应用落地提供持续的安全保障。（李文）