瑞数信息 Incluída em Dois Relatórios de Segurança de IA da IDC, Defendendo a Crise de Exposição do OpenClaw
A瑞数信息 foi reconhecida em dois relatórios da IDC sobre segurança de IA, demonstrando sua expertise na proteção de aplicações de Large Language Models (LLM) e agentes inteligentes como o OpenClaw contra diversas ameaças, incluindo riscos de exposição, ataques de prompt injection e roubo de dados. A empresa oferece soluções de segurança multicamadas para garantir a proteção de aplicações de IA.
MundiX News·13 de abril de 2026·10 min de leitura·👁 3 views
瑞数信息 Incluída em Dois Relatórios de Segurança de IA da IDC, Defendendo a Crise de Exposição do OpenClaw
Quando aplicações como o OpenClaw atingem um estágio de implantação em larga escala, a segurança deixa de ser um complemento opcional e se torna um pré-requisito para sua implementação abrangente e operação de longo prazo. Recentemente, os relatórios de mercado "IDC MarketGlance: China Large Model Security, 2026Q1" e "IDC MarketGlance: China Security Intelligence, 2026Q1" foram oficialmente lançados, com a 瑞数信息 incluída em ambas as listas graças ao seu profundo acúmulo de tecnologia.
A Popularidade do OpenClaw Revela Desafios Acelerados na Segurança de Agentes Inteligentes
Recentemente, a aplicação de agente inteligente OpenClaw se tornou popular em todo o mundo. Diferente dos assistentes de IA ou chatbots tradicionais, o OpenClaw possui fortes capacidades de percepção do ambiente e memória de longo prazo. Ele pode ser executado continuamente localmente e entrar em contato proativamente com os usuários por meio de aplicações de mensagens, executar tarefas e até mesmo criar novos agentes para concluir objetivos complexos. Este tipo de "Agente Ambiental" é considerado uma direção importante no desenvolvimento de agentes inteligentes e leva as aplicações de IA a um novo estágio.
No entanto, alta autonomia também significa uma maior superfície de ameaças.
A rápida popularização do OpenClaw está colocando inúmeros usuários e empresas em uma crise de "exposição de segurança".
A IDC aponta que o OpenClaw pode executar Shell/Python, acessar arquivos locais, chamar APIs, instalar Skills da comunidade, etc. Essas capacidades trazem enormes riscos de segurança, incluindo exposição na rede pública + riscos de autenticação fraca, riscos na cadeia de suprimentos de Skills, riscos de controle fora de controle de permissões de Agentes, riscos de prompt injection, armazenamento de informações sensíveis em texto simples e ocorrência frequente de vulnerabilidades de alto risco. Diante desses desafios de segurança, as empresas precisam urgentemente construir um sistema de governança completo.
Autenticação Autorizada em Duas Listas, 瑞数信息 Lidera o Cenário da Tecnologia de Segurança de IA
Nesse contexto, a IDC lançou recentemente os relatórios "IDC MarketGlance: China Large Model Security, 2026Q1" e "IDC MarketGlance: China Security Intelligence, 2026Q1", para organizar sistematicamente o cenário do mercado de segurança de IA da China e fornecer uma referência importante para a seleção de tecnologia empresarial.
Com base no layout prospectivo e no acúmulo de tecnologia em segurança dinâmica e IA, a 瑞数信息 foi selecionada com sucesso para os dois relatórios e foi avaliada como um fabricante representativo em várias áreas de subsegmentação principais:
IDC Market Glance: China Large Model Security
Proteção da interface de Large Language Models (LLM)
Segurança de Agentes Inteligentes
Proteção do armazenamento de dados de Large Language Models (LLM)
Controle de conteúdo de entrada e saída de Large Language Models (LLM)
IDC Market Glance: China Security Intelligence
Agente Inteligente de Detecção de Segurança
A 瑞数信息 se concentra na segurança de aplicações de Large Language Models (LLM) e agentes inteligentes, com a solução WAAP for LLM como núcleo, construindo capacidades de proteção multicamadas que cobrem proteção de interface de Large Language Models (LLM), conformidade de segurança de conteúdo, detecção de risco de prompt, admissão de aplicação de agente inteligente e proteção de ativos de dados, fornecendo às empresas aplicações de IA com segurança sistemática e implementável.
Capacitando a Segurança de Large Language Models (LLM), Construindo um Sistema de Proteção Multicamadas
A 瑞数信息 é baseada na arquitetura de múltiplos mecanismos "Segurança Dinâmica + Detecção de Regras + Detecção Inteligente + Aprendizado Profundo de IA + DeepSeek", cobrindo totalmente os riscos de segurança OWASP LLM Top10 2025. Para as principais necessidades de segurança de todo o ciclo de vida das aplicações de Large Language Models (LLM), ela fornece as seguintes capacidades de proteção:
Capacidade de proteção da interface de Large Language Models (LLM)
Ao combinar segurança dinâmica e tecnologia de dynamic token, ela pode identificar com precisão várias ferramentas de automação, prevenir efetivamente o vazamento de chaves de API sendo usado em batch e o risco de indisponibilidade do serviço causado por solicitações automatizadas em larga escala, garantindo a operação estável dos serviços de Large Language Models (LLM).
Capacidade de proteção de admissão de agente inteligente
Ao integrar o SDK de agente inteligente 瑞数 no agente inteligente, a detecção de confiabilidade multidimensional é implementada no ambiente de tempo de execução do agente inteligente, e a admissão é forçosamente negada para agentes inteligentes com ambientes anormais. Para clientes de agentes inteligentes que não integram o SDK, a plataforma também rejeita suas solicitações de chamada de serviço, usando o status de integração do SDK como linha de base de admissão, garantindo que apenas agentes inteligentes confiáveis que passaram na verificação de conformidade de identidade possam acessar os serviços de IA corporativos, cortando o caminho de infiltração de agentes inteligentes desconhecidos ou adulterados do lado do acesso.
Capacidade de detecção de risco de prompt
Visando vetores de ataque exclusivos de Large Language Models (LLM), como prompt injection e bypass de instruções perigosas, um mecanismo de filtragem de prompt baseado em tecnologias de PNL e análise semântica é usado. Por meio da análise bidimensional de marcação de parte do discurso e marcação de função semântica, combinado com um modelo de reconhecimento de intenção e um mecanismo de lista negra e lista branca de instruções, prompts maliciosos são interceptados em tempo real, cortando o risco de o modelo ser maliciosamente guiado desde a fonte.
Capacidade de detecção de conformidade de segurança de conteúdo de Large Language Models (LLM)
A auditoria em tempo real das entradas e saídas de Large Language Models (LLM) adota um mecanismo de detecção tripla de "compreensão semântica + alinhamento de valores + quantificação de risco", contando com um Large Language Models (LLM) de segurança de conteúdo dedicado ajustado com base na arquitetura Qwen, suportando a identificação granular de vários tipos de riscos, como violações dos valores fundamentais socialistas, conteúdo discriminatório, violações comerciais e regulatórias, violações dos direitos e interesses legítimos de outros e conteúdo seriamente incorreto, atendendo aos requisitos de conformidade dos "Requisitos Básicos de Segurança para Serviços de Inteligência Artificial Generativa".
Capacidade de proteção de ativos de dados de Large Language Models (LLM)
Contando com o sistema de segurança de dados e resposta a emergências River DDR e o sistema de backup e recuperação RDB da 瑞数, a inspeção de saúde de dados, o isolamento dinâmico e a recuperação rápida em nível de minuto são realizados, prevenindo de forma abrangente a destruição de ativos críticos de Large Language Models (LLM) por ameaças como ransomware.
IA Protegendo IA: O Novo Paradigma de Agentes Inteligentes de Segurança
Diante dos desafios de governança de segurança trazidos pela implantação em larga escala de ativos de agentes inteligentes, a 瑞数信息 lançou o
Assistente de Julgamento Inteligente
Por meio da IA para implementar análise e julgamento automatizados de ataques de rede, construindo um modo de proteção de segurança proativa de "IA protegendo IA".
Julgamento Inteligente de Ameaças
O assistente de julgamento inteligente 瑞数 integra mecanismo de regras, detecção estática, modelo de aprendizado de tráfego profundo e Large Language Models (LLM), cobrindo os principais tipos de ataque Web e cenários de defeitos de API. O Large Language Models (LLM) ajustado explica o conteúdo em linguagem natural, produzindo descrições de técnicas de ataque e sugestões de tratamento, auxiliando o pessoal de operação e manutenção de segurança a concluir rapidamente o julgamento de ataque de nível profissional, aliviando efetivamente a pressão do julgamento manual e melhorando a eficiência da resposta.
Defesa de Loop Fechado Orientada por Inteligência de Ameaças
Ao integrar o banco de dados de IP/domínio malicioso em tempo real, o perfil do grupo de ataque e a capacidade de percepção de ameaças de negócios, combinado com a profunda ligação de módulos como WAF e proteção Bot, contando com modelos de IA, um loop fechado de defesa completo cobrindo percepção de ameaças, análise de risco e resposta automática é formado, alcançando a contenção contínua de ataques de agentes inteligentes e riscos de negócios de agentes inteligentes.
Construindo um Sistema de Defesa de Segurança de Loop Fechado
A formação de um loop fechado de proteção cobrindo detecção de ameaças, análise de risco e resposta automática permite que a velocidade de defesa de segurança supere a evolução do ataque, alcançando uma governança de segurança inteligente mais eficiente.
Aplicações de agentes inteligentes representadas pelo OpenClaw estão acelerando em direção a cenários de negócios essenciais corporativos, e o foco da governança de segurança também está evoluindo da configuração de política estática para o gerenciamento de risco dinâmico e contínuo. A 瑞数信息 conta com o sistema de tecnologia central "Segurança Dinâmica + Detecção Inteligente de IA" para ajudar as empresas a construir capacidades de proteção de segurança de Large Language Models (LLM) proativas e adaptáveis, para que as empresas possam liberar totalmente o valor de negócios das aplicações de IA sob a premissa de conformidade e controlabilidade.
Sem cartão para começar · Planos a partir de R$49/mês
瑞数信息 Incluída em Dois Relatórios de Segurança de IA da IDC, Defendendo a Crise de Exposição do OpenClaw
Quando aplicações como o OpenClaw atingem um estágio de implantação em larga escala, a segurança deixa de ser um complemento opcional e se torna um pré-requisito para sua implementação abrangente e operação de longo prazo. Recentemente, os relatórios de mercado "IDC MarketGlance: China Large Model Security, 2026Q1" e "IDC MarketGlance: China Security Intelligence, 2026Q1" foram oficialmente lançados, com a 瑞数信息 incluída em ambas as listas graças ao seu profundo acúmulo de tecnologia.
A Popularidade do OpenClaw Revela Desafios Acelerados na Segurança de Agentes Inteligentes
Recentemente, a aplicação de agente inteligente OpenClaw se tornou popular em todo o mundo. Diferente dos assistentes de IA ou chatbots tradicionais, o OpenClaw possui fortes capacidades de percepção do ambiente e memória de longo prazo. Ele pode ser executado continuamente localmente e entrar em contato proativamente com os usuários por meio de aplicações de mensagens, executar tarefas e até mesmo criar novos agentes para concluir objetivos complexos. Este tipo de "Agente Ambiental" é considerado uma direção importante no desenvolvimento de agentes inteligentes e leva as aplicações de IA a um novo estágio.
No entanto, alta autonomia também significa uma maior superfície de ameaças.
A rápida popularização do OpenClaw está colocando inúmeros usuários e empresas em uma crise de "exposição de segurança".
A IDC aponta que o OpenClaw pode executar Shell/Python, acessar arquivos locais, chamar APIs, instalar Skills da comunidade, etc. Essas capacidades trazem enormes riscos de segurança, incluindo exposição na rede pública + riscos de autenticação fraca, riscos na cadeia de suprimentos de Skills, riscos de controle fora de controle de permissões de Agentes, riscos de prompt injection, armazenamento de informações sensíveis em texto simples e ocorrência frequente de vulnerabilidades de alto risco. Diante desses desafios de segurança, as empresas precisam urgentemente construir um sistema de governança completo.
Autenticação Autorizada em Duas Listas, 瑞数信息 Lidera o Cenário da Tecnologia de Segurança de IA
Nesse contexto, a IDC lançou recentemente os relatórios "IDC MarketGlance: China Large Model Security, 2026Q1" e "IDC MarketGlance: China Security Intelligence, 2026Q1", para organizar sistematicamente o cenário do mercado de segurança de IA da China e fornecer uma referência importante para a seleção de tecnologia empresarial.
Com base no layout prospectivo e no acúmulo de tecnologia em segurança dinâmica e IA, a 瑞数信息 foi selecionada com sucesso para os dois relatórios e foi avaliada como um fabricante representativo em várias áreas de subsegmentação principais:
IDC Market Glance: China Large Model Security
Proteção da interface de Large Language Models (LLM)
Segurança de Agentes Inteligentes
Proteção do armazenamento de dados de Large Language Models (LLM)
Controle de conteúdo de entrada e saída de Large Language Models (LLM)
IDC Market Glance: China Security Intelligence
Agente Inteligente de Detecção de Segurança
A 瑞数信息 se concentra na segurança de aplicações de Large Language Models (LLM) e agentes inteligentes, com a solução WAAP for LLM como núcleo, construindo capacidades de proteção multicamadas que cobrem proteção de interface de Large Language Models (LLM), conformidade de segurança de conteúdo, detecção de risco de prompt, admissão de aplicação de agente inteligente e proteção de ativos de dados, fornecendo às empresas aplicações de IA com segurança sistemática e implementável.
Capacitando a Segurança de Large Language Models (LLM), Construindo um Sistema de Proteção Multicamadas
A 瑞数信息 é baseada na arquitetura de múltiplos mecanismos "Segurança Dinâmica + Detecção de Regras + Detecção Inteligente + Aprendizado Profundo de IA + DeepSeek", cobrindo totalmente os riscos de segurança OWASP LLM Top10 2025. Para as principais necessidades de segurança de todo o ciclo de vida das aplicações de Large Language Models (LLM), ela fornece as seguintes capacidades de proteção:
Capacidade de proteção da interface de Large Language Models (LLM)
Ao combinar segurança dinâmica e tecnologia de dynamic token, ela pode identificar com precisão várias ferramentas de automação, prevenir efetivamente o vazamento de chaves de API sendo usado em batch e o risco de indisponibilidade do serviço causado por solicitações automatizadas em larga escala, garantindo a operação estável dos serviços de Large Language Models (LLM).
Capacidade de proteção de admissão de agente inteligente
Ao integrar o SDK de agente inteligente 瑞数 no agente inteligente, a detecção de confiabilidade multidimensional é implementada no ambiente de tempo de execução do agente inteligente, e a admissão é forçosamente negada para agentes inteligentes com ambientes anormais. Para clientes de agentes inteligentes que não integram o SDK, a plataforma também rejeita suas solicitações de chamada de serviço, usando o status de integração do SDK como linha de base de admissão, garantindo que apenas agentes inteligentes confiáveis que passaram na verificação de conformidade de identidade possam acessar os serviços de IA corporativos, cortando o caminho de infiltração de agentes inteligentes desconhecidos ou adulterados do lado do acesso.
Capacidade de detecção de risco de prompt
Visando vetores de ataque exclusivos de Large Language Models (LLM), como prompt injection e bypass de instruções perigosas, um mecanismo de filtragem de prompt baseado em tecnologias de PNL e análise semântica é usado. Por meio da análise bidimensional de marcação de parte do discurso e marcação de função semântica, combinado com um modelo de reconhecimento de intenção e um mecanismo de lista negra e lista branca de instruções, prompts maliciosos são interceptados em tempo real, cortando o risco de o modelo ser maliciosamente guiado desde a fonte.
Capacidade de detecção de conformidade de segurança de conteúdo de Large Language Models (LLM)
A auditoria em tempo real das entradas e saídas de Large Language Models (LLM) adota um mecanismo de detecção tripla de "compreensão semântica + alinhamento de valores + quantificação de risco", contando com um Large Language Models (LLM) de segurança de conteúdo dedicado ajustado com base na arquitetura Qwen, suportando a identificação granular de vários tipos de riscos, como violações dos valores fundamentais socialistas, conteúdo discriminatório, violações comerciais e regulatórias, violações dos direitos e interesses legítimos de outros e conteúdo seriamente incorreto, atendendo aos requisitos de conformidade dos "Requisitos Básicos de Segurança para Serviços de Inteligência Artificial Generativa".
Capacidade de proteção de ativos de dados de Large Language Models (LLM)
Contando com o sistema de segurança de dados e resposta a emergências River DDR e o sistema de backup e recuperação RDB da 瑞数, a inspeção de saúde de dados, o isolamento dinâmico e a recuperação rápida em nível de minuto são realizados, prevenindo de forma abrangente a destruição de ativos críticos de Large Language Models (LLM) por ameaças como ransomware.
IA Protegendo IA: O Novo Paradigma de Agentes Inteligentes de Segurança
Diante dos desafios de governança de segurança trazidos pela implantação em larga escala de ativos de agentes inteligentes, a 瑞数信息 lançou o
Assistente de Julgamento Inteligente
Por meio da IA para implementar análise e julgamento automatizados de ataques de rede, construindo um modo de proteção de segurança proativa de "IA protegendo IA".
Julgamento Inteligente de Ameaças
O assistente de julgamento inteligente 瑞数 integra mecanismo de regras, detecção estática, modelo de aprendizado de tráfego profundo e Large Language Models (LLM), cobrindo os principais tipos de ataque Web e cenários de defeitos de API. O Large Language Models (LLM) ajustado explica o conteúdo em linguagem natural, produzindo descrições de técnicas de ataque e sugestões de tratamento, auxiliando o pessoal de operação e manutenção de segurança a concluir rapidamente o julgamento de ataque de nível profissional, aliviando efetivamente a pressão do julgamento manual e melhorando a eficiência da resposta.
Defesa de Loop Fechado Orientada por Inteligência de Ameaças
Ao integrar o banco de dados de IP/domínio malicioso em tempo real, o perfil do grupo de ataque e a capacidade de percepção de ameaças de negócios, combinado com a profunda ligação de módulos como WAF e proteção Bot, contando com modelos de IA, um loop fechado de defesa completo cobrindo percepção de ameaças, análise de risco e resposta automática é formado, alcançando a contenção contínua de ataques de agentes inteligentes e riscos de negócios de agentes inteligentes.
Construindo um Sistema de Defesa de Segurança de Loop Fechado
A formação de um loop fechado de proteção cobrindo detecção de ameaças, análise de risco e resposta automática permite que a velocidade de defesa de segurança supere a evolução do ataque, alcançando uma governança de segurança inteligente mais eficiente.
Aplicações de agentes inteligentes representadas pelo OpenClaw estão acelerando em direção a cenários de negócios essenciais corporativos, e o foco da governança de segurança também está evoluindo da configuração de política estática para o gerenciamento de risco dinâmico e contínuo. A 瑞数信息 conta com o sistema de tecnologia central "Segurança Dinâmica + Detecção Inteligente de IA" para ajudar as empresas a construir capacidades de proteção de segurança de Large Language Models (LLM) proativas e adaptáveis, para que as empresas possam liberar totalmente o valor de negócios das aplicações de IA sob a premissa de conformidade e controlabilidade.
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