AI Defense、Splunk 和 Cisco IQ 的创新,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(ROI)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、治理和观测能力日益增强的 AI 代理以及复杂的企业 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(纳斯达克代码:CSCO)今日宣布,正把 Claude Mythos 加入 AI Defense,用于 AI 应用和代理的红队测试,使防御者能够利用前沿级对手推理能力对 AI 系统进行压力测试。结合新的 Splunk Agent Observability 和 Cisco IQ 进展,思科称其正在帮助企业为一个新的信任时代做准备,在这一时代,企业需要以机器速度保护、观测并治理代理。
思科总裁兼首席产品官 Jeetu Patel 表示:“如果你无法保护、治理或观测,就无法实现规模化。通过将前沿级 AI 运行时防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,Splunk 上月发布的一份全球研究报告显示,81% 的 IT 运维和工程专业人士提到,安全团队与可观测性团队之间的协作正在增加。思科表示,其 Splunk 和 AI Defense 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时,同时核算 token 支出和工具使用效果。
思科称,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、应用和代理投入生产前识别关键缺陷。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个系统的攻击思路。
相关功能包括:
- 真实的对抗性构思:生成多步骤、具上下文的攻击路径,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,客户仅通过 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。
- 审计轨迹和可重复结果:AI Defense 会记录每一次测试操作以供审计,测试结果也可延续用于后续攻击循环。
Anthropic 网络安全负责人 Michael Moore 表示:“企业正越来越多地把 AI 代理嵌入核心运营,并希望在投入生产前对这些代理进行充分测试。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,为每个系统规划测试并生成攻击思路。”
思科表示,其为 AI Defense 使用 Claude Mythos 设计了多层防护措施:
- 已注册、已授权的目标:仅针对企业客户明确注册、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:每一次红队测试都需要身份验证,并通过加密方式绑定到具名企业操作员。
- 可撤销执行:每次任务都以人工用户定义的固定作业和目标运行,会话具有时间限制,并可按需停止。
- 双层监督:AI Defense 中的产品级控制与项目级防护和监控并行运作。
闭合回路:从测试发现到可衡量的代理 ROI
前沿 AI 模型可以在复杂安全任务上表现出色,例如制定 AI 红队测试策略。但这种能力具有双面性。思科称,AI 正在降低攻击者的进入门槛,而与此同时,许多企业正努力在不断扩大的 AI 组合中平衡安全、治理和 ROI 考量。
思科表示,要让企业有信心大规模部署 AI 代理,就需要对 AI 代理成本、业务表现和质量拥有统一的实时可见性。为弥合信任缺口,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,把每个代理的成本与对其工作质量和影响的评估结果配对,为企业提供统一的 AI ROI 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 代理以及 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,其成本最高可比商业大语言模型低 98%。思科称,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,并能以高准确率实现实时代理控制。
- Evaluation Tuner:团队可将其代理轨迹和领域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,采用 Claude Mythos 的自适应红队测试即将向部分企业推出。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 将从本月起正式可用。
借助 Cisco IQ 和由 Splunk Platform 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,理解漏洞暴露情况固然关键,但防御者还必须加快在复杂企业环境中修复风险的速度。Cisco IQ 用于识别关键暴露,而思科合作伙伴和专业服务构成的生态系统则把洞察转化为行动。合作伙伴帮助大规模交付修复并推动基础设施现代化,思科专业服务则提供深厚专业能力,帮助客户把新的思科能力落地。思科称,思科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。
随着 AI 加速型威胁把漏洞披露到被利用之间的时间窗口从数周压缩到数小时,时间点式审计会让组织暴露在风险之中。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 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、开放式代理协议和自动化生命周期工作流中。
关键更新包括:
- 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 Platform,使 SecOps 团队和 AI 代理能够在 Splunk Enterprise Security 中,把实时威胁检测与底层网络暴露情况关联起来。
- 模型上下文协议(MCP)与 ServiceNow 连接器:为受支持的 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,从而无需手动对账即可协调修复。
- AI 驱动的弹性基础设施手册:呈现关键生命周期漏洞,包括针对已知缺陷和量子安全加密准备情况的个性化提醒,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 Platform 驱动的 Cisco Data Fabric,可让分析师在调查过程中获得这些上下文,从而决定下一步该怎么做。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
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