AI Defense、Splunk 和 Cisco IQ 的新功能将为安全与运维团队提供一个统一闭环，用于发现风险、衡量价值并证明可信性。
新闻摘要：
- Cisco AI Defense 的自适应 AI 红队测试框架将新增 Anthropic 的 Claude Mythos，利用先进的对抗性推理来模拟针对 AI 代理的真实世界攻击。
- 借助思科增强版 Tokenomics，企业可通过将代理成本与投资回报率实时直接关联，优化 AI 支出，把资源优先用于最重要的防护对象。
- 利用数十年的漏洞与故障排查数据构建的 Cisco IQ，如今可将实时威胁检测数据与可能暴露的网络基础设施以机器速度进行关联，从而加快修复。
- 思科表示，这些创新共同为企业提供了一个始终在线的信任闭环，以保护、治理并观测能力不断增强的 AI 代理及复杂的企业 AI 部署。
澳大利亚墨尔本，2026年11月9日 /PRNewswire/ -- 在 CISCO LIVE APJC 大会上，思科（NASDAQ: CSCO）今日宣布，将把 Claude Mythos 加入 AI Defense，用于 AI 应用和代理的红队测试，使防御方能够利用前沿对手推理能力对 AI 系统进行压力测试。配合新的 Splunk Agent Observability 和 Cisco IQ 进展，思科表示，正帮助企业迎接一个需要以机器速度保护、观测和治理代理的新信任时代。
思科总裁兼首席产品官 Jeetu Patel 表示：“如果无法保障安全、治理或观测，就无法实现规模化。通过把前沿级 AI 运行时保护与机器速度的代理质量控制结合起来，我们正在构建一个持续的信任闭环：既保护代理免遭入侵，又确保每一笔 token 支出都能带来可衡量的业务价值。”
随着 AI 代理不断普及，并连接到复杂工具和敏感数据，根据 Splunk 上个月发布的一份全球研究报告，81%的 IT 运维和工程专业人士表示，安全团队与可观测性团队之间的协作有所增加。思科称，Splunk 和 AI Defense 的这些创新可帮助安全负责人在对高能力 AI 代理开展定制化安全测试的同时，对 token 支出和工具使用效果进行核算。
思科表示，自 2025 年 1 月推出 AI Defense 以来，该产品已帮助数百家客户在 AI 模型、应用和代理进入生产环境前识别关键缺陷。其自适应红队测试功能允许安全团队快速构建针对目标系统的定制化多步骤攻击，以发现特定风险。Claude Mythos 将通过先进推理增强这一框架，规划真正重要的测试，并把结果转化为针对各系统的攻击思路。
相关功能包括：
- 逼真的对抗性构思：生成多步骤、具备上下文的攻击路径，旨在帮助识别复杂架构中的细微漏洞。
- 安全且受控的访问：按设计，客户只能通过 AI Defense 的结构化界面进行交互；客户没有开放式提示词访问权限。
- 审计轨迹与可重复结果：AI Defense 会记录每一次测试操作以供审计，测试结果还可延续用于后续攻击循环。
Anthropic 网络安全负责人 Michael Moore 表示：“企业正越来越多地将 AI 代理嵌入其核心运营，并希望在投入生产前对这些代理进行彻底测试。通过将 Claude Mythos 引入 Cisco AI Defense，思科可以帮助安全团队利用先进推理对其代理开展红队测试，规划测试并为每个系统生成攻击思路。”
思科表示，其为 AI Defense 使用 Claude Mythos 设计了多层防护措施：
- 已登记、已授权的目标：仅针对由企业客户明确登记、拥有并授权测试的目标运行；不能扫描任意互联网基础设施。
- 具名操作员归因：每次红队测试都需要身份验证，并以加密方式绑定到具名企业操作员。
- 可撤销执行：测试任务依据人工用户定义的固定作业和目标运行，会话有时间限制，并可按需中止。
- 双层监督：AI Defense 的产品级控制与项目级防护和监控并行运作。
闭环打通：从测试发现到可衡量的代理投资回报率
思科表示，前沿 AI 模型在制定 AI 红队测试策略等复杂安全任务上可能表现出色，但这种能力具有双面性。在许多企业努力在不断扩大的 AI 组合中平衡安全、治理和投资回报率之际，AI 也在降低攻击者的进入门槛。
思科称，为了让组织能够有信心地大规模部署 AI 代理，它们需要对 AI 代理成本、业务表现和质量拥有统一、实时的可见性。为弥合这一信任缺口，思科推出了 Splunk Agent Observability 的新增强功能：
- Tokenomics：这是一项成本治理功能，即将登陆 AWS Marketplace，可将 AI 支出与输出质量关联起来。它利用来自 Amazon Bedrock 和 Amazon CloudWatch 的使用数据，将每个代理的成本与对其工作质量和影响的评估结果配对，为组织提供统一的 AI 投资回报率视图。这扩展了在 .conf26 上推出的 token 支出归因功能，后者可跟踪 AI 代理及 Claude Code、Codex 和 Cursor 等编码工具的成本。
- Eval-G1 评估模型：Splunk Agent Observability 扩展了对以下能力的支持：将代理轨迹和专家反馈转化为定制的小型语言模型，以执行评估和护栏，成本最高可比商业大语言模型低 98%。思科表示，这一代 Eval-G1 模型的评估响应速度比传统大语言模型快 2.5 倍，并可高精度实现实时代理控制。
- Evaluation Tuner：团队可将其代理轨迹和主题专家反馈转化为微调后的评估器模型，以机器速度执行质量标准并引导代理。
思科表示，搭载 Claude Mythos 的自适应红队测试将很快向部分企业推出。Tokenomics 将于 12 月进入私有预览，并于 2027 年初在 AWS Marketplace 正式上线。评估模型和 Evaluation Tuner 自本月起已全面可用。
借助 Cisco IQ 和由 Splunk 平台驱动的 Cisco Data Fabric，将基础设施暴露与安全行动连接起来
思科表示，理解漏洞暴露固然关键，但防御者还必须加快在复杂企业资产环境中修复风险的速度。Cisco IQ 用于识别关键暴露，而 Cisco 合作伙伴和专业服务的强大生态则可将洞察转化为行动。合作伙伴帮助大规模推进修复并实现基础设施现代化，Cisco Professional Services 则提供深厚专业能力，将新的 Cisco 功能落地实施。思科称，Cisco 及其合作伙伴可共同帮助简化运营，并让 IT 基础设施为 AI 时代做好长期准备。
思科表示，随着 AI 加速的威胁将漏洞披露到被利用之间的时间窗口从数周压缩到数小时，一次性的审计会让组织暴露在风险之下。为帮助安全和网络运维团队以机器速度采取行动，思科正把来自 Cisco IQ 的实时情报——该产品覆盖近 17,000 家客户和超过 2,200 万台设备——直接扩展到企业安全环境、开放代理协议和自动化生命周期工作流中。
主要更新包括：
- Cisco Data Fabric 集成：通过开放 API 将 Cisco IQ 的漏洞、生命周期和配置数据直接导入 Splunk 平台，使 SecOps 团队和 AI 代理能够在 Splunk Enterprise Security 中，将实时威胁检测与底层网络暴露进行关联。
- 模型上下文协议（MCP）与 ServiceNow 连接器：向受支持的 AI 代理和企业 IT 服务管理平台提供结构化基础设施上下文，自动将暴露发现转化为与资产关联的 ServiceNow 问题记录，以便在无需手动对账数据的情况下协调修复。
- AI 驱动的弹性基础设施行动手册：呈现关键生命周期漏洞，包括针对已知缺陷和量子安全密码就绪性的个性化提醒，使团队和认证合作伙伴能够界定并优先安排现代化路线图。
思科执行副总裁兼首席客户体验官 Liz Centoni 表示：“AI 正在缩短组织应对威胁的时间，而只有能够采取行动，知道自己暴露在哪里才有意义。将 Cisco IQ 的漏洞洞察引入由 Splunk 平台驱动的 Cisco Data Fabric，可让分析师在调查过程中获得这些上下文，从而决定下一步该做什么。借助我们的合作伙伴和专业服务团队，我们正帮助客户从识别风险走向真正降低风险。”
思科表示，如需进一步了解如何保护和观测代理型企业，可访问 cisco.com/go/ai-defense。
更多内容可参阅思科博客：
- Cisco AI Defense to Add Anthropic's Claude Mythos for AI Red Teaming
- Splunk by Cisco Brings Agent ROI to AWS Marketplace and Real-time Evaluations to Everyone
- From Risk to Resilience: Close the Gap Between Knowing and Fixing
- Moving Fast and Staying in Control in the Agentic AI Era
关于思科
思科（NASDAQ: CSCO）表示，公司是全球科技领导者，正重塑组织在 AI 时代的连接与防护方式。40 多年来，思科一直以安全方式连接世界。凭借行业领先的 AI 驱动解决方案与服务，思科帮助客户、合作伙伴和社区释放创新、提升生产力并增强数字韧性。思科表示，公司始终致力于打造一个更加互联和更具包容性的未来。更多信息可在 The Newsroom 查看，并可在 X 平台关注 @Cisco。
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