“工赋砺网”是上海市工业和信息化领域网络和数据安全能力提升专项行动。本次培训汇聚了来自工业和信息化、金融科技、网络安全及AI技术研发等领域的众多企业代表，共同探讨AI时代下的安全治理新范式与智能体防护实践。
上海市工业互联网协会秘书长王旭琴在致辞中表示，协会致力于将合规政策与企业实操需求直通对接，把宏观政策“翻译”成企业可落地的行动指南。她指出，当前AI安全焦虑多停留在基层，尚未有效传导至决策层，这正是工赋砺网持续策划相关活动的重要动因。她介绍了协会“用AI成就工业”的AI魔法学院，鼓励从业者主动掌握AI工具以应对变革，强调“用AI武装个人，让人才成为企业数字化转型的核心底气”。她明确协会定位于“搭台唱戏”，具体需求应从企业一线生长，把话语权交还给产业本身。
（上海市工业互联网协会 秘书长王旭琴 致辞）
云安全联盟大中华区首席技术官王安宇在开场致辞中表示，AI安全治理的核心在于构建一套可评估、可执行、可证明的体系。他强调，CSA大中华区一直致力于推动全球AI安全治理标准的落地，本次培训分享的AISMM（人工智能安全成熟度模型）等框架，正是帮助企业从临时管控走向体系化治理的重要工具。
（云安全联盟大中华区 CTO王安宇 致辞）
本次培训邀请了来自CSA大中华区会员单位及生态伙伴的六位资深专家，带来了六大主题的深度分享，全方位解析了AI治理与智能体安全运营的核心要点：
议程一
广州赛宝认证中心服务有限公司高级评估师段沛鑫系统解读了CSA-AISMM人工智能安全成熟度模型。该模型涵盖基础、结构、流程三大控制域，共十二个类别，从AI资产登记、模型准入到安全监控、隐私合规等关键能力，为企业构建可持续优化的AI安全治理体系提供了清晰路径。
段沛鑫指出，AI已迈入智能体时代，AI安全已突破传统边界，演变为涵盖数据、权限及业务流程的新领域，安全治理的核心在于将理念从“严防死守”转向“以审为导向”，建立审计证据与追溯机制，以应对AI“黑盒”特性带来的不可溯源风险。他指出大量企业存在“纸面合规”的通病，管理层自认完善但现场执行严重脱节，强调安全治理需基于实际风险采取适度措施，反对盲目照搬方法论，主张“量体裁衣”，企业应基于框架自主构建适配的AI控制模型。
议程二
云安全联盟大中华区首席人才发展官崔崟指出，企业AI应用从PoC走向生产上线的关键变化，不是模型能力更强，而是“后果”被放大——AI应用一旦接入企业身份、读写业务系统、自动调用工具，就必须将安全控制从“约束模型思想”转向“控制应用行为”。
他提出运行时访问控制的三大原则：最小权限（按任务授予临时能力令牌，而非固定大权限账号）、责任分离（计划、审批、执行、审计拆分，不让单一主体独断高风险动作）、完全仲裁（每次工具调用、数据访问均经过不可绕过的运行时裁决并留痕）。他强调，RAG场景的权限边界不在检索本身，而在于元数据治理；工具调用必须统一入口，避免模型直接持有业务凭证。最终，生产上线的准入门槛应拆为四道可自动检查的门，确保每一次裁决都能回答“谁、因何规则、在何上下文、允许或拒绝了什么”，让AI从“能回答”走向“受控地回答与行动”。
议程三
杭州萤石网络股份有限公司首席安全官郑鸿咚分享了萤石打造的AI-SDLC全链路安全体系。他指出，AI智能体已从简单的对话式问答进阶为具备执行力的“办公搭子”，传统单点防御已失效，需要采用串联链路型的安全管控体系。
萤石将传统SDL流程全AI化，拆分为四个阶段：需求阶段由AI根据安全设计检查单自动识别风险点；编码阶段AI实时扫描代码提示漏洞；测试阶段AI自动生成渗透测试用例；发布阶段AI持续监测应用异常行为。同时，萤石通过智能体专属管控平台，以“统一入口、统一出口、集中管控、全程审计、内部专用”为核心思路，实现权限隔离、行为审计和风险拦截，成功落地了“以AI治AI”的解决方案——用更快的AI去管住更快的AI，把安全能力“内置”到整个开发流程中，而非等到最后才做一次性检查。
（杭州萤石网络股份有限公司 首席安全官郑鸿咚 分享）
议程四
腾讯云计算(北京)有限责任公司高级解决方案架构师陈次恩分享了腾讯基于iOA的智能体安全治理实践。
他指出，AI Agent工具形态正从“问答生成”“工作辅助”演进至“调用工具和流程的代为行动”，安全保护对象从单次“访问”变成“一串被授权后的动作”——权限被继承、动作被放大、数据被带走、责任说不清。
腾讯的解决方案围绕“身份—环境—工具—数据—审计”行动链治理五问框架（谁在行动、在哪行动、能调什么、碰什么数据、做过什么），构建三层防护体系：L1事前预防实现AI资产盘点与Skill安全准入，让每个Agent与Skill可见、可信、可分级；L2事中管控通过EDR进程链监控、高危命令阻断、零信任访问联动与DLP数据外发拦截实现动作级管控，从“身份准入”升级为“动作级管控”；L3事后溯源依托AI资产台账与三类审计日志还原完整责任链，支撑合规举证。陈次恩强调：“安全治理不是限制AI，而是让AI能在企业里被放心地规模化使用。”
（腾讯云计算(北京)有限责任公司 高级解决方案架构师陈次恩 分享）
议程五
杭州安恒信息技术股份有限公司AI安全解决方案专家刘彬聚焦工业场景，指出中国制造企业AI普及率不足11%，工业智能体正从虚拟AI代理（知识代理→顾问代理→自动化代理→元代理）向具身AI代理（基于规则→基于训练→基于上下文）演进，但面临身份不清、凭据分散、权限过大、过程黑盒、责任难追五大现实困境。
他引用TC260于2026年7月发布的《智能体部署使用安全指引》，围绕资产发现、运行时行为监控、MCP供应链安全等维度，构建覆盖“评估—准备—部署—使用—停用”全生命周期的智能体安全治理框架。
刘彬强调，工业场景对确定性、可审计性、紧急制动有更高要求，核心目标是让智能体从“黑盒自动化”变成“可识别、可授权、可审计、可控制”的自动化执行主体。安恒信息构建了“网络安全+数据安全+决策执行安全”的三维安全体系，通过ASBOM（Agent软件物料清单）实现资产透明化，以NHI（非人身份）作为审计追溯基础，结合零信任动态授权实现权限精细化管控，通过智盾平台助力企业构建可见、可管、可控、可审的AI安全治理体系。
（杭州安恒信息技术股份有限公司AI安全解决方案专家刘彬分享）
议程六
某金融科技公司安全平台领域负责人董晓琼指出，当攻击侧以机器速度执行OODA循环时，防守侧人工研判的响应周期构成结构性劣势——攻击最快数据泄露时间从4.8小时缩短至1.2小时，90%违规由“可预防”的暴露面造成。
当前安全运营面临时间被压缩、工具被割裂、门槛被抹平的非对称困境：攻击侧AI自动化并发侦查、长会话上下文保持、自动修复报错；防守侧90%SOC团队面临严重警报疲劳，MTTR以天/周计算。她提出安全智能化运营的成熟度阶梯——从L1单点设备化到L5智能体协同，预测到2028年至少15%的SOC日常决策将由AI智能体独立完成。
同时她也警示，脱离持续威胁暴露管理等底层数据技术的支撑，盲目追求Agentic AI需要回归冷静，Agentic AI落地在SPL查询精准度、人机协同预期管理、系统记忆沉淀等方面仍需持续打磨。强调AI化转型应从“辅助已有流程”转向“重新设计流程”，将AI能力真正融入检测、研判、处置的闭环。
（某金融科技公司安全平台领域负责人董晓琼 分享）
作为全球中立的产业标准组织，云安全联盟大中华区始终致力于推动AI安全的研究、标准制定与产业实践。从在日内瓦AI治理超级周上倡导统一的AI STR框架，到推动STAR for AI认证体系，再到发布AICM人工智能控制矩阵，CSA正通过一系列行动，将AI安全从概念变为可测试、可认证的标准。
(培训现场交流与分享）
(培训现场）
本次培训为产业界提供了一个深度聚焦AI安全治理与智能体防护的交流平台，与会嘉宾的实践分享为行业提供了可借鉴的落地路径。
上海天地软件园始终致力于为科技创新与产业交流提供优质的服务支持。未来，园区将搭建更多高质量的行业交流平台，助力企业在数字化转型中筑牢安全底座，共同推动AI安全治理与智能体防护的产业实践走深走实。
来源：国际云安全联盟CSA上海代表处
