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安恒“AIDR”正式发布：管住AI动手的那一瞬间
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员工把商业机密交给终端Agent——提示词、文件和业务数据随交互外泄 -
网页版AI应用上传机密——数据脱离企业可控边界 -
接入第三方中转站——链路可能被窃听或篡改 -
未知Skill或MCP——恶意扩展诱导工具调用、扩大访问范围 -
Agent记忆里存着密钥和账号密码——一旦被入侵，凭证可被复用横向移动 -
内网账号交给Agent——一次人工使用，变成可持续调用的访问能力
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① AI 资产持续发现——先看见，再谈管。自动盘点终端上的AI IDE、桌面 Agent、本地模型、MCP Server、Skill插件，形成组织视图、关系图谱和变化轨迹。发布现场演示的仪表盘上，哪个部门装了多少 AI 工具、多少影子 AI 未授权、资产可信状态占比多少，一目了然。
② 可信管控——给AI建“白名单制度”。 建立企业认可的可信资源目录，按“必需/推荐/可选/禁止”四级分级，结合Skill权限与意图画像、AI安全基线做可信状态判断——未经审批的AI 工具，从“没人知道”变成“系统知道且能处置”。
③ 运行监测与响应——盯住每一次动手。 从Agent启动、派生进程、读取资源、执行命令到网络连接，把碎片事件串成完整行为链再裁决：仅审计、风险告警、用户确认、阻断执行、终止进程、限制内网，响应分六级，不一刀切。
④ 治理闭环——发现、识别、评估、管控、审计、响应，持续循环。审计保留全过程证据，每一次告警都可下钻到行为实例与时间线，调查与合规审计有据可查。
在 AIDR的核心价值清单里，排在第一位的是四个字：影子AI治理。
演示现场，系统扫描出的影子 AI 榜单相当真实：Muse、Claude Code、Cursor、腾讯WorkBuddy、阿里千问办公、豆包桌面端……这些员工自己装的AI工具，IT部门往往毫不知情。 AIDR让它们自动现形、登记造册、分级处置——先让每一只AI有户口，再谈让它守规矩。
随着AIDR的发布，安恒“检测+防护”双轮驱动的AI安全体系补齐了端侧的关键一环：AI智鉴负责上线前“体检”，AI安全网关负责流量“设闸”，大模型安全护栏负责内容“把门”，AIDR驻守终端，负责在AI动手那一刻的“刹车”。
从“看得见”到“拦得住”，AI治理终于落到了执行时刻。
