Shadow AI 已经进入日常工作
员工不会等平台建完才开始用 AI，企业需要回答谁在用、用了什么、带走了什么。
- 模型入口分散在多个网站
- Prompt 和响应缺少审计
- 账号、设备、浏览器没有绑定
真实场景验证4类匿名化客户场景支撑产品说明
我们不讲空泛的 AI 安全口号，而是围绕制造、政务、芯片行业、咨询行业等场景，把风险入口、执行动作和验证结果说清楚。
智能制造AI 使用入口收口政务智能体风险评测芯片行业芯片研发资料防护咨询行业Skill 市场治理
企业正在面对的 AI 风险
AI 已经进入业务，治理不能还停在制度文件里
风险不只来自模型回答，还来自员工入口、数据输入、浏览器访问、工具调用和智能体执行链路。
敏感数据正在被复制进 Prompt
客户资料、代码、财务、专利和内部知识进入外部模型后，企业需要保留可解释、可追溯的处置链路。
- PII 与商业秘密外发
- 源代码与 API Key 暴露
- RAG 片段越权影响输出
智能体开始替人执行动作
智能体能读文件、调接口、填表单和执行命令，风险从内容层进入了执行层。
- MCP 调用链缺审计
- Skill 权限声明不清晰
- 父子智能体权限继承不透明
AI 应用上线缺少准入门槛
业务要快速上线，安全却缺少量化评分、攻击证据和变更后的回归基线。
- Prompt 注入覆盖不足
- 工具越权难以量化
- 修复后风险可能反弹
浏览器和插件正在绕过治理
大量 AI 交互发生在 Web 入口，脚本、IDE 插件和普通浏览器都可能绕过企业策略。
- 非授权流量绕过策略
- 多轮上下文缺审计
- 核心业务系统暴露
产品矩阵
从入口到执行，把 AI 使用链路纳入同一套治理闭环
AI 应用平台解决统一入口和智能体生成，安全评测、护栏、浏览器和智能体安全分别覆盖准入、内容、通道和执行风险。
AI 门户与智能体生成器
AI 应用平台
给员工一个统一、可信、可治理的 AI 工作入口，让知识问答、工具调用和智能体流程自然进入业务。
统一交互入口知识驱动决策MCP 工具扩展
把 AI 应用风险转成上线前可审查的量化结论
AI 安全评测验证系统
在 AI 应用上线前给出风险评分、攻击证据和整改路径，让业务推进有准入依据。
5000+ 攻击向量库动态变异测试行业合规标尺
输入、输出、上下文三位一体防护
AI 安全护栏
在敏感内容发送前处置风险，在模型输出后校验事实，让 AI 交互更适合企业环境。
提示词注入拦截隐私数据脱敏事实核查
让每一次 AI Web 交互清晰可见、可控、可信
AI 安全浏览器
把 AI Web 访问收口到可信浏览器，记录 Prompt、Response 和访问上下文，减少绕行风险。
强制 Web 通道Prompt/Response 审计核心业务隐身
围绕 Skill、MCP 工具和命令执行的四层纵深防御
AI 智能体安全
管住智能体的“手脚”：Skill、MCP 工具、命令和浏览器动作都要可审计、可告警、可治理。
Skill 静态审计命令级监控工具调用追踪
解决方案
从一条真实 AI 风险链路进入产品组合
从 AI 使用治理、智能体运行安全、上线准入到敏感数据保护，每个方案都能落到产品组合、交付物和验收关注点。
试用判断
方案价值来自首轮验证中能看见的证据，而不是概念包装
- 先用真实 AI 使用链路定位风险，再决定产品组合，避免从单点工具清单倒推需求。
- 每个方案都把入口、内容、执行、评测和证据串起来，能让业务、IT、安全和管理层看到同一套事实。
- 试用阶段交付清单、策略、样本、审计和验收信号，方便客户内部推动预算和规模化落地。
AI 使用治理
AI 使用治理与统一入口收敛
把分散的员工 AI 使用收敛到统一入口，让 Prompt、Response、敏感数据和浏览器访问都能被审计和处置。
先不打断员工使用 AI 的效率，把入口、内容和证据链收拢到企业可运营范围内，让业务敢继续推进，安全团队有抓手。- 业务侧保留高频 AI 使用体验，安全侧同步获得用户、设备、入口和会话证据。
- 统一门户、安全浏览器和护栏策略共同收口，减少员工绕过制度自行访问 AI 的灰色空间。
AI 使用入口统一敏感输入发送前可处置AI 交互证据链完整
智能体安全AI 智能体运行时安全治理
让智能体可以执行任务，但不能失控执行：从 Skill 准入、MCP 工具调用到父子智能体权限继承全程治理。
把智能体的 Skill、MCP 工具和命令执行从黑箱变成可准入、可监控、可追责的执行资产，保护业务自动化继续前进。- 智能体可以继续调用工具和执行任务，但每一次高风险动作都有来源、参数、响应和处置记录。
- Skill 上架前能检查权限声明、危险调用和网络访问，减少共享市场把风险扩散到更多团队。
Skill 准入有依据工具调用可追踪智能体权限继承可治理
AI 应用准入AI 应用上线准入与持续回归
在 AI 应用进入生产前完成红队评测、评分卡、整改建议和回归验证，让上线决策有证据。
把“能不能上线”的争论转化为评分、证据、整改和回归记录，让业务推进更快，安全审批更有依据。- 上线前能用攻击样本和评分卡说明风险，不再只依赖功能演示和主观判断。
- 高风险项能关联到 Prompt、知识库、权限、工具或流程节点，整改责任更清楚。
上线有评分整改有路径变更后有回归基线
敏感数据保护AI 场景敏感数据保护
围绕客户名单、源代码、财务报表、核心模具和专利资料，建立发送前处置、通道审计和工具调用追踪。
让高敏数据在进入模型、浏览器、RAG 和工具调用前就被识别和处置，业务继续用 AI，核心资产保持可控边界。- 客户信息、源代码、专利资料和模具数据能按企业业务语义进入识别规则，而不是只靠通用关键词。
- Prompt、文件、浏览器、RAG 片段和工具调用共同纳入链路，覆盖 AI 使用中最容易被忽略的数据外发路径。
敏感内容发送前可处置浏览器访问可审计工具调用数据流可追踪
试用判断
演示效果不够，企业需要可验证的判断依据
试用前先明确应该看什么、问什么、验收什么，才能判断 AI 安全能力是否适合当前组织。
看清真实使用
采购前先确认员工 AI 入口、浏览器访问、Prompt、响应和工具调用能否形成连续证据，而不是只看控制台截图。
验证策略效果
护栏、评测和智能体安全策略需要用真实样本验证，解释命中原因，并复盘误报和漏报。
逐步落地扩展
从一个部门、一类数据或一条智能体链路开始，先拿到可验收结果，再扩展到更多业务场景。
平台方法论
让业务敢用，安全能管，管理层能判断
把 AI 使用链路变成可见、可控、可评测、可回归的治理对象，让安全能力伴随 AI 应用扩张，而不是在事故发生后补审计。
先让员工和业务团队有统一、可信、可治理的 AI 使用入口
AI 应用平台把 AI 门户、企业知识、MCP 工具和智能体生成器放在同一入口中，避免员工分散使用和重复建设。
AI 应用平台
输入、输出、上下文和浏览器通道共同守住数据边界
AI 安全护栏治理模型交互内容，AI 安全浏览器锁定 Web 访问通道并记录 Prompt/Response 证据。
AI 安全护栏AI 安全浏览器
治理 Skill、MCP 工具和命令执行这些关键风险执行面
AI 智能体安全从源头、执行、交互和编排四层治理智能体的手脚，防止权限和工具失控。
智能体安全
AI 应用上线前要有评分，变更后要能回归
AI 安全评测验证系统以攻击向量库、评分卡和持续回归机制将黑盒风险转成可审查结论。
安全评测验证AI 安全护栏智能体安全
角色价值
同一套平台，给不同角色不同确定性
员工要效率，安全团队要证据，管理层要可控推进。元智数安把这些目标放到同一条 AI 治理链路里。
继续高效使用 AI，但不用在多个工具之间来回切换
- 统一入口完成对话、检索和工具调用
- 企业知识进入回答链路
- 业务流程可由自然语言生成并复用
把过去看不见的 AI 使用链路变成可运营对象
- Prompt、Response 和浏览器访问可审计
- 敏感数据发送前可处置
- 智能体命令和工具调用可追踪
AI 创新可以推进，风险也能被解释、度量和复盘
- 上线前有安全评分
- 关键风险有证据链
- 持续运营有回归基线
场景证明
从真实行业问题里提炼产品价值
基于资料中可支撑的匿名化客户验证成果，只呈现可公开表达的行业场景、风险入口和治理结果。
某传统灯具制造企业
在员工使用 AI 工具的真实场景中，围绕核心模具资料、设计文件和智能体执行动作建立识别、拦截和审计机制。
AI 使用入口收口模具数据保护员工使用过程可控
某省级政务单位
为业务 AI 智能体提供风险评测服务，发现权限风险和提示词注入风险，推动构建 AI 时代的数据安全管理框架。
智能体风险评测权限风险发现数据安全框架
某芯片领域企业
与集团 IT 和安全团队合作，防护办公与研发场景中员工无意识使用 AI 带来的芯片设计资料、工艺文档和验证数据泄露风险。
芯片研发资料防护设计资产保护联合安全落地
某咨询机构
围绕咨询顾问高频使用 AI 和 Skill 工具的场景，建立企业级 Skill 市场准入、运行审计和高执行能力工具治理规则。
Skill 市场治理高执行能力工具收敛企业 AI 使用规则
下一步
先选一条最真实的 AI 使用链路，把风险看清楚
围绕员工 AI 使用、业务智能体、浏览器访问、RAG 知识问答和上线评测边界，输出可执行的试用范围、验证目标和产品组合建议。