AI网络安全测试
AI网络安全测试（AI-CT）能够发现基于AI的系统及应用中的漏洞和暴露面，针对AI应用提供专业评估，包括对抗性提示自动生成与执行，以及针对模型库、开发库、框架和Notebook等AI组件的扫描等进攻性测试方法。AI网络安全测试可以独立运行，也可以作为AI安全平台的一部分，与运行时安全控制等功能协同工作。
Gartner高级研究总监赵宇表示：“中国企业AI应用正加速从试点向生产落地转变，特别是生成式AI和代理型AI在业务系统中的深度集成。传统网络安全测试难以识别AI特有的风险，如提示注入、模型利用或智能体工具滥用等问题。AI网络安全测试能够在开发的早期阶段及时发现相关漏洞，与中国正在逐步建立和完善的AI网络安全治理政策保持一致。”
代理型AI网络安全
代理型AI网络安全通过实施动态控制、持续监控以及自适应访问和治理，保护自主或半自主的目标驱动型企业AI系统的安全性。该技术着重于实时政策边界的执行，以及对智能体与工具之间交互的可视化监控，从而应对长期有状态执行、非确定性工作流程以及多智能体协作等带来的安全挑战。
Gartner高级研究总监赵宇表示：“在‘AI+’战略推动下，中国是全球最早采用AI智能体的国家之一，因此代理型AI网络安全对于中国尤为重要。虽然企业机构希望通过AI提升生产力、实现自动化和降低成本，但这些持续运行的AI智能体也带来了传统网络安全手段难以实时监控和管理的隐蔽且变化迅速的风险，从而加剧了运营、合规和责任方面的风险。”
数据风险评估（DRA）
数据风险评估（DRA）通过持续或动态的评估，在业务需求与业务风险之间实现平衡。数据风险评估涵盖数据治理、网络安全、合规以及声誉等风险，这些风险是由数据处理不当、不当访问、数据驻留、隐私及威胁等因素造成的。数据风险评估能够识别由于数据安全控制措施而产生的政策漏洞或不一致，使企业机构能够随着业务流程的不断演变，动态地评估相关风险。
Gartner高级研究总监陈延全表示：“随着中国数字业务的快速发展及数据安全法规的日益严格，数据风险评估已成为企业风险管理的重要工具。数据风险评估能够识别在安全、隐私和身份控制等方面的数据安全治理（DSG）政策漏洞，对于实现有效的数据安全治理、证明企业符合法律及行业监管要求具有关键作用。”
安全服务边缘（SSE）
安全服务边缘（SSE）可对Web、软件即服务（SaaS）应用和专有应用访问进行保护。其核心功能包括自适应访问控制，以及数据安全性、可见性和合规性。此外，还包括高级威胁防御，以及可接受使用控制（基于网络和应用编程接口[API]集成而实施）等其他功能。安全服务边缘主要以云服务方式来交付，可能包含本地部署或基于终端代理的组件。
Gartner高级研究总监曾劭清表示：“安全服务边缘通过整合访问控制相关的安全功能，提升对网络服务、云应用和远程办公场景的安全防护灵活性。在中国，安全服务边缘产品可通过本地部署或云端交付方式实现，需集成安全网页网关（SWG）、零信任网络访问（ZTNA）与云访问安全代理（CASB）三大核心能力，以实现对用户访问应用的有效安全防护。现代安全服务边缘产品正不断演进，将生成式人工智能（GenAI）相关的安全能力融入进来，例如基于上下文或意图的提示检测。”
安全访问服务边缘（SASE）
安全访问服务边缘（SASE）融合了网络和安全能力，包括软件定义广域网（SD-WAN）、安全的互联网接入、安全的软件即服务（SaaS）接入、防火墙和零信任网络接入等功能。SASE支持分支机构、远程办公和本地安全接入等应用场景。SASE主要以即服务方式交付，结合实时上下文、安全与合规策略，实现基于设备或实体身份的零信任安全接入。
Gartner高级研究总监曾劭清表示：“SASE是现代数字化业务的重要支撑，能够支持‘随时随地办公’、边缘计算和混合应用等场景。SASE通过云交付模式，极大简化了关键网络与安全服务的交付与运营。在中国，SASE解决方案通过服务商托管或客户专属的接入点（PoP）进行部署，非常适合积极采用云环境的企业机构。”
Gartner——全球权威的AI评估与洞察提供者
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