阿里雲入選Forrester報告七大全情境,引領中國AI原生雲安全生態

近日,全球領先的研究與諮詢機構 Forrester發布了題為"Navigate The AI-Native Cloud Security Ecosystem In China"的報告。該報告系統闡述了中國 AI 原生雲安全生態的發展趨勢和廠商格局,阿里雲作為將 AI 驅動安全能力嵌入整合雲平台的領先公用雲端(PCP)廠商入選其中。

Security Center

CNAPP 即時識別、分析並預警安全威脅。

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Web Application Firewall

藉助阿里雲安全服務的智能計算能力,保護您的網站和 Web 服務器。

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概述

近日,全球領先的研究與諮詢機構 Forrester 發布了題為"Navigate The AI-Native Cloud Security Ecosystem In China"的報告。該報告系統闡述了中國 AI 原生雲安全生態的發展趨勢和廠商格局,阿里雲作為將 AI 驅動安全能力嵌入整合雲平台的領先公用雲端(PCP)廠商入選其中。

憑藉全面的 AI 智能體安全產品組合和深度的情境覆蓋,阿里雲入選 Forrester 報告定義的七個客戶案例,充分展現了其在中國 AI 原生雲安全領域的領先地位。

從雲原生到 AI 原生:安全的根本範式轉變

Forrester 在報告中指出,中國正在從雲原生架構快速轉向 AI 原生架構。

傳統的靜態基礎設施加固和邊界防護已無法應對產生式 AI 和智能體帶來的不可預測性、不斷擴大的攻擊面以及嚴格的資料合規要求。企業亟需建立持續的 AI 驅動智能安全治理體系。

報告提出,AI 原生雲安全建立在兩大支柱之上:

1. 面向 AI 的雲安全:將雲平台打造為可信賴的 AI 基礎設施,從資料、模型、應用和基礎設施四個層面抵禦模型投毒、提示詞注入和 AI 算力劫持等新興威脅。

2. AI 賦能雲安全:藉助大語言模型 (LLM) 和 AI 智能體提升雲安全的智能化水平,實現從基礎設施到應用程式層的自動化威脅預測與響應。

阿里雲安全:入選 Forrester 七大客戶案例

阿里雲安全產品組合和實戰能力全面覆蓋了 AI 原生雲安全的七個客戶案例。以下是 Forrester 報告中的七個客戶案例,以及阿里雲平台如何助力應對這些情境。

面向 AI 的雲安全

1. 資料安全:阿里雲通過資料資訊安全中心(DSC)和Key Management Service(KMS),在涉及海量策略映像、文本等多模態資料的複雜業務互動中,精準識別並自動脫敏個人可識別資訊(PII),顯著降低 AI 應用過程中的隱私泄露風險。為防範 AI 使用中的敏感性資料泄露,中宏保險部署了 阿里雲資料資訊安全中心,確保嚴格的訪問治理並強化合規,降低部署成本並簡化全球合規流程。

2. 模型安全:阿里雲利用 AI 安全護欄和Web Application Firewall為大語言模型提供低延遲流式防護。通過多模態理解和上下文分析,顯著提升高風險內容檢測的召回率和準確率,有效攔截提示詞注入和惡意利用。SiliconFlow 採用阿里雲AI 安全護欄實現即時模型防護,通過流式內容審核和演算法編排,將高風險內容檢測召回率提升 8%,準確率提升 11%。

3. 應用安全:阿里雲通過面向大語言模型的Web Application Firewall提供模型級安全防護。結合集中式 AI 資產管理和自動化漏洞修複能力,保障 AI 應用從開發到啟動並執行全生命週期安全。某頭部新能源汽車廠商將阿里雲應用安全檢查嵌入自動駕駛研發的 AI 智能體和雲原生 CI/CD 流水線中,自動檢測並修複了數千個漏洞。

4. 基礎設施安全:阿里雲提供 AI安全態勢管理(Agent SPM)和AI物料清單(AI-BOM)能力,實現端到端 AI 智能體資產盤點。同時對 GPU 計算叢集等核心 AI 算力提供嚴密防護,確保基礎設施安全。Turbo AI 利用阿里雲Security Center構建即時檢測和自動化響應防禦體系,使用 雲安全態勢管理(CSPM)確保安全基準配置合規,並通過一鍵漏洞修複顯著降低 GPU 執行個體被利用的風險。

AI 賦能雲安全

1. 基礎設施威脅預測:基於全域日誌攝取,在智能模型驅動下,阿里雲Agentic SOC 平台實現自主研判和智能閉環響應編排。自動產生攻擊路徑、自動化根因分析並提供智能加固建議,將數萬條警示精簡至僅十餘條高風險事件。某大型全國性股份制商業銀行部署了阿里雲AI驅動的安全態勢管理能力,將關鍵漏洞平均修複時間縮短至一天,三天內完成高風險攻擊路徑評估,大幅降低配置相關安全事件。

2. 工作負載行為分析:通過在容器和 GPU 叢集中部署安全代理,結合雲端機器學習引擎,阿里雲對檔案、進程和網路活動進行即時異常基準對比,精準捕獲隱形木馬和後門。為保障模型訓練和推理所用 GPU 叢集的安全穩定運行,月之暗面藉助 AI 增強阿里雲安全能力檢測挖礦、後門和木馬,實現跨多雲和本地 GPU 叢集的統一安全管理。

3. 應用安全自動化:阿里雲提供 AI 增強爬蟲風險管理(Anti-Bot)和 API 安全解決方案。在企業高流量營銷活動期間,動態識別並攔截惡意爬蟲,大幅提升核心業務系統的穩定性和終端使用者體驗。某軟體開發企業在高流量營銷活動期間,利用阿里雲大語言模型驅動的Bot管理能力,動態識別並攔截惡意爬蟲等非法行為,減少對正常業務營運的幹擾,顯著提升使用者體驗。

正如Forrester報告所揭示的,AI 時代的雲安全正在經歷一場深刻的基因級重構。

阿里雲始終堅持"面向 AI 的安全"和"AI 賦能安全"雙引擎戰略。從基礎設施到模型應用,從資料保護到自主智能體營運,阿里雲正在為全球企業提供智能安全基礎——可無縫嵌入商務程序,並隨 AI 持續演化。

Forrester 出版物中的資訊基於 Forrester 在其能力範圍內彙編和分析當時可擷取的最佳資源。觀點反映的是當時的判斷,可能會發生變化。本報告是 Forrester 更廣泛資源合集的一部分,包括互動式模型、架構、工具、資料以及分析師指導。

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