2026年顶尖AI网络安全公司

大多数安全团队正同时应对基于 AI 的运营与基于 AI 的风险，但却缺乏清晰的“地图”，无法判断哪些供应商提供真正的能力，哪些供应商则是在用新的标签重新包装旧有功能。

Netwrix 2025 Cybersecurity Trends Report 记录了这种转变的规模：60%的组织已经在其 IT 基础设施中使用 AI 工具，而 37% 表示，AI 驱动的威胁迫使他们调整了安全策略。

安全团队现在面临双层挑战。AI 正在帮助扩大钓鱼（phishing）的规模、加速横向移动（lateral movement），并减少可用于人工分诊（triage）的时间。

与此同时，组织在内部部署的 AI 工具（包括 Microsoft Copilot、自主代理（autonomous agents）以及基于 LLM 的工作流）正在创建一个新的治理领域，而许多安全项目目前尚未以足够的可视性或控制力来对其进行管理。

本指南评估 2026 年在 AI 驱动安全领域领先的 9 家公司，并按每个平台实际做什么、以及它在更广泛的安全架构中所处的位置进行组织。

是什么让一家公司成为真正的 AI 网络安全公司？

AI 网络安全公司会将 AI、机器学习或代理式自动化作为其安全产品的核心机制。AI 会执行运维工作：检测威胁、对告警进行分诊、管控访问，或自动化响应。

以下是 AI 网络安全平台的分类：

面向传统领域的 AI 驱动安全

这些平台使用 AI 来增强端点、网络、电子邮件、身份、云和 SOC 环境中的检测、调查与响应能力。AI 以机器速度处理信号，降低告警疲劳，并自动化那些此前需要分析人员介入的任务。

AI 系统的安全

这些平台帮助组织保障其正在部署的 AI，覆盖 LLM 应用、AI 代理、模型流水线以及基于代理的工作流。功能包括 shadow AI discovery 、防止提示注入、监控代理行为，以及规范 AI 系统可访问的内容。

目前，大多数大型厂商都同时覆盖这两类能力，而大多数组织两者都需要：用于现有环境的 AI 赋能工具，以及用于正在引入的新 AI 系统的治理能力。

选择 AI 网络安全公司时需要评估什么

在将任何 AI 安全厂商纳入候选名单之前，安全负责人需要采用一致的评估标准，以区分实际可落地的内容与营销宣称。

覆盖你的实际环境

在将厂商纳入候选名单之前，将其覆盖范围领域与贵组织实际运营的基础设施进行对照。若你们的主要暴露面在 SaaS、协作工具或身份基础设施中，那么基于 AI 的端点平台所能带来的价值将非常有限。

所使用 AI 的类型与成熟度

要求厂商明确产品中运行的 AI 类型：behavioral analytics、深度学习、用于告警分诊（alert triage）的 NLP，或 agentic workflows。用多年威胁遥测数据（threat telemetry）训练的 ML 与在现有 SIEM 上叠加的生成式 AI 摘要层之间的差异非常显著。

可解释性与人工控制

任何在生产基础设施上采取自主行动的 AI 系统，都必须具备明确的人类覆盖机制。询问该 AI 是否能够用分析人员可采取行动的方式解释：为何生成了某个特定告警，或为何采取了某项行动。

供应商如何保障 AI 的安全

评估供应商是否能帮助您保障组织正在部署的 AI 的安全。Shadow AI discovery、对 AI 代理可访问的数据进行治理，以及 least privilege 针对机器身份的权限（访问）执行（enforcement）都应纳入本次评估。

与现有技术栈的集成

当 AI 安全工具能够向更广泛的安全技术栈输入数据，并从中获取数据时，其价值最大。评估该平台是否与现有的 SIEM、SOAR、ITSM 和 IAM 工具集成。

2026 年顶级 AI 网络安全公司

以下公司代表了在检测、响应、身份、数据、网络、电子邮件和 AI 治理等领域的领先 AI 驱动安全厂商。

这是一份评估指南，合适的公司取决于本次范围内的风险暴露领域，以及组织需要达成的安全目标与成果。

1. Netwrix

Netwrix 是一款身份与数据安全平台，使用 AI 更快地呈现风险，检测跨身份与数据的异常行为，并让组织能够洞察 AI 代理与助手如何继承权限并访问敏感信息。

在 2026 年 3 月，Netwrix 扩展了 Netwrix 1Secure Platform，新增了旨在让组织能够洞察并控制 AI 系统（包括 Microsoft Copilot）在混合环境中如何访问敏感数据的能力。

架构前提非常直接：AI 代理在环境中以身份的方式运行，并继承已有的任何权限。如果权限模型过于宽松，AI 代理就可能呈现用户在技术上确实有权访问、但从未会通过手动方式发现的数据中的敏感信息。

这就是以身份为中心的数据安全背后的逻辑，也是它与网络韧性息息相关的原因。

关键功能

• AI 驱动的身份风险检测：Netwrix 会在身份和访问环境中更快地揭示隐藏的身份风险，并标记异常行为，从而超越手动分析所能达到的速度。
• AI 代理访问治理：Netwrix 1Secure 和 Netwrix Access Analyzer 让您了解 AI 代理如何继承身份权限并访问敏感数据，包括过度权限和隐藏的访问路径。
• Copilot 监控：Netwrix Auditor 会跟踪 Microsoft Copilot 的交互事件，并在混合环境中保留 AI 驱动的数据访问审计追踪记录。
• 机器身份与服务账户安全：Netwrix Threat Manager 的 基于 ML 的服务账户仪表盘可识别自动化身份和代理化工作流中的高风险配置、过度权限以及行为异常。
• Data Security Posture Management 并结合 AI 分类： 基于 ML 的敏感数据发现与分类会覆盖 Microsoft 365 以及本地（on-premises）存储库，并通过风险优先级将数据暴露与身份访问路径关联起来。
• 零常驻权限的 Privileged access management：Netwrix Privilege Secure 用按需（just-in-time）的临时（ephemeral）会话替换常驻管理员账户，从而消除 AI 代理和攻击者可能利用的持久访问。

差异化优势

• 一体化平台的身份与数据安全：Netwrix 将“谁可以访问敏感数据”与“哪些数据存在风险”关联起来，消除手动的跨平台关联分析。
• 已确认：在 2026 年之后仍将提供本地（on-premises）支持，并覆盖 Microsoft 365 与本地存储库的混合环境。
• 获得 13,500+ 家组织的信任，其中包括约 25% 的《财富》500 强企业。

最适合： 以 Microsoft 为主的混合型组织，这些组织需要在 PAM、ITDR、IGA 和 DSPM 的同时，治理 AI 代理和助理可以访问和暴露的内容，并确保身份与数据安全。

想看看您环境中的 AI 代理目前已经能访问到哪些内容吗？请查看 Netwrix 1Secure 如何将 AI 代理的身份权限映射到您的混合环境中的敏感数据。

2. CrowdStrike

CrowdStrike 是一款由 AI 驱动的网络安全平台，可通过单一代理和数据模型覆盖终端、云、身份以及安全运营；同时，Falcon AIDR 将覆盖范围扩展到保护企业 AI 系统。

关键功能

• Falcon AIDR 通过覆盖模型流水线、代理行为监控、提示注入防护以及影子 AI 发现，来保障企业 AI。
• Charlotte AI AgentWorks 通过与 Anthropic、OpenAI、AWS 和 Salesforce 的集成，实现无需代码构建智能体。
• Falcon Data Protection 覆盖浏览器、本地应用、影子 AI 以及云数据流中的敏感数据。

需要考虑的权衡取舍

• 并非为需要全面日志管理深度的组织提供主要的 SIEM 替代方案。
• 18个月内的多次收购会在整个产品组合中带来集成执行风险。

最适合： 需要在端点实现统一的 AI 驱动检测、响应以及 AI 系统治理的成熟 SOC 团队。

3. Palo Alto Networks

Palo Alto Networks 正在将网络、云、SOC、AI 应用安全和身份整合到一个平台之下：以 Cortex XSIAM 作为统一的 SOC 引擎，并借助 Prisma AIRS 解决 AI 应用安全问题。

关键功能

• Cortex XSIAM 通过基于代理（agentic）的 AI 劳动力与 13,300+ 次检测，将 SIEM、SOAR、EDR、NDR 和 CDR 统一整合。
• Prisma AIRS 涵盖 AI 安全态势管理、运行时防护、代理（agent）安全、红队演练以及模型扫描。
• 预计在完成收购后，CyberArk 的身份与 PAM 能力将集成到该平台中。

需要考虑的权衡

• 在 18 个月内完成 5 次主要收购，意味着该投资组合中不同产品的整合成熟度差异可能非常显著。
• 广泛的平台范围需要在五个支柱的所有领域进行大量的落地投入。

最适合： 计划在网络、云、SOC、AI 应用安全以及身份方面实现平台整合的大型企业。

4. Microsoft Security

Microsoft Security 是覆盖整个 Microsoft 企业生态系统的 AI 安全层，并将 Security Copilot 打包进 M365 E5；Entra Agent ID 负责在整个环境中对 AI 代理身份进行治理。

关键功能

• M365 E5 中的 Security Copilot 包括 12 个具有代理特性的代理，用于覆盖威胁检测、身份保护、数据保护以及合规审计。
• Entra Agent ID 用于跟踪 AI 代理身份、分配权限，并在整个生态系统中记录行为。
• 与 OWASP 对齐的 Defender 检测覆盖提示注入、敏感数据泄露以及钱包滥用。

需要权衡的取舍

• 跨平台 Sentinel 的中断需要将所有数据通过微软的数据平面进行路由。
• Microsoft 生态系统之外的覆盖范围取决于深度不同的第三方集成。

最适合： 希望将“智能体式 AI（agentic AI）”嵌入现有工具的 M365 E5 组织；在与能够弥补混合可视性差距的工具配套使用时表现最强。

5. SentinelOne

SentinelOne 是一款云原生的自主安全平台，其 Purple AI Athena 可在第三方 安全信息和事件管理（SIEMs） 以及数据湖上实现“智能体式调查（agentic investigation）”、自主响应和超自动化。

关键功能

• Purple AI Athena 可自主调查威胁，并在第三方 SIEM 和数据湖之间编排多步骤响应。
• AI 代理安全涵盖代理的可见性、控制以及主动的漏洞测试。
• 本地部署和隔离网络（air-gapped）部署可将 AI 驱动的安全性扩展到受监管的环境中。

需要考虑的权衡

• 完整的 AI-SIEM 功能需要将数据集中到 Singularity Data Lake。
• 本地部署（on-premises）的 AI 能力相对较新；在做出投入决定前，请先验证其在生产环境中的成熟度。

最适合： 希望在端点、云端以及第三方 SIEM 环境中开展自主的、由 AI 驱动的调查与响应的 SOC 团队。

6. Fortinet

Fortinet 是建立在单一操作系统和专有 Security Processing Unit（安全处理单元）硅片基础上的安全平台，其 FortiAI 战略覆盖威胁检测、以智能体方式开展的 SOC 运维，以及保障企业级 AI 部署的安全。

关键功能

• FortiAI-Protect 通过内联检查（inline inspection）和 GenAI 应用访问控制，提供由 AI 驱动的威胁检测。
• FortiAI-Assist 通过生成式和代理式 AI，支持 SOC 和 NOC 的告警分诊以及网络故障排查。
• FortiAI-SecureAI 可防护企业 AI 免受数据投毒（data poisoning）、提示注入（prompt injection）和影子 AI（shadow AI）的威胁。

需要考虑的权衡

• 专有 SPU 硬件会导致对刷新周期的依赖；在云原生环境中的适配性受限。
• Security Fabric AI 针对 Fortinet 内部遥测进行了优化；多供应商环境会增加摩擦成本。

最适合： 已建立 Fortinet 基础设施的企业，需要在网络安全与安全运营中原生嵌入 AI。

7. Zscaler

Zscaler 是一个云原生零信任平台，将所有流量路由到其 Zero Trust Exchange；其 AI Security Suite 提供 AI 资产盘点、访问策略强制执行，以及面向企业 AI 的红队测试。

关键功能

• AI Asset Management 会盘点整个企业的 AI 足迹，包括 GenAI 服务、嵌入式 SaaS AI 以及影子 AI。
• AI Access Security 会针对 GenAI 工具实施实时的基于风险的策略和数据保护。
• Entra Agent ID 集成将 zero trust policy 的控制扩展到 AI 代理身份。

需要权衡的取舍

• 仅云端；没有本地（on-premises）检查选项，因而不太适合空隔离（air-gapped）或数据主权要求的环境。
• AI 治理仅涵盖穿越 Zero Trust Exchange 的流量。

最适合： 需要在所有企业级 AI 流量中实现一致的策略执行，并对影子 AI 进行治理的组织。

8. Abnormal Security

Abnormal Security 是面向电子邮件和协作安全的行为式 AI 平台。它为每位员工和供应商建立“已知良好（known-good）”行为模型，能够发现签名型网关可能遗漏的异常。

关键功能

• 行为基线检测通过 NLP、NLU 和计算机视觉，覆盖通信模式、身份验证活动以及关系历史。
• 一键式 API 部署到 M365 或 Google Workspace，且不干扰邮件流转。
• 行为检测不仅覆盖电子邮件，还扩展到 Microsoft Teams、Slack 和 Workday。

需要考虑的权衡

• 不进行终端、 防火墙或网络检测；仅覆盖电子邮件和协作。
• 仅云端部署，并完全依赖 M365 和 Google Workspace API；不支持本地（on-premises）邮件。

最适合： 邮件驱动风险较高的组织，尤其是商务电子邮件泄露（BEC）和供应商冒充。

9. Vectra AI

Vectra AI 是一款基于 Attack Signal Intelligence 构建的网络检测与响应平台，专注于识别攻击者行为、横向移动（lateral movement）以及端点工具无法看见的东西向（east-west）流量。

关键功能

• Attack Signal Intelligence 覆盖云、SaaS、身份、网络、终端以及 IoT/OT 中的行为检测，并侧重于入侵后的横向移动。
• 由 AI 驱动的 SOC 代理可消除告警噪声，并以分析师的速度执行调查。
• 在检测框架中，AI 代理被当作一等身份（first-class identities）来处理，同时积极开展对 agentic AI 攻击模式的研究。

需要考虑的权衡取舍

• 侧重于 NDR；要实现对终端的完整覆盖，需要单独的 EDR 解决方案。
• AI 代理可观测性集成在现有的行为监控中，而不是独立产品。

最适合： 需要通过行为式 AI 检测横向移动的、拥有复杂混合网络环境的组织。

如何选择合适的 AI 网络安全公司

如今几乎所有主要安全厂商都声称具备 AI 能力，但 AI 实际能做什么差异巨大。最关键的区别在于：使用 AI 来检测并响应针对现有基础设施的威胁的平台，与决定 AI 在组织内部如何运行的平台。大多数组织两者都需要，但许多组织只评估检测层。

不要只根据功能的广度来评估，而应将每个平台与特定的风险暴露相匹配。本指南中的评估标准涵盖覆盖范围、AI 成熟度、可解释性、AI 治理以及与技术栈的集成，应在任何演示或概念验证（Proof of Concept）开始之前就推动候选名单的筛选。

治理层是大多数组织准备不足的环节。在现有身份（identities）基础上，AI 代理（AI agents）会继承哪些内容、它们能够访问哪些敏感数据，以及访问是否遵循最小权限（least privilege），都需要一套为身份与数据安全而专门打造的平台。

Netwrix 1Secure 可在混合 Microsoft 环境中覆盖该治理层，将数据暴露可视性、特权访问控制（privileged access controls）以及 ITDR 连接起来，无需使用独立的工具。

请求演示 了解在您的混合环境中，AI 代理如何受到敏感数据访问治理。

免责声明： 本文中的信息已于 2026 年 3 月进行核实。产品能力和市场定位可能会发生变化；请直接向各供应商确认当前功能和路线图。

Microsoft Copilot、自主代理和基于LLM的工作流现在作为您环境中的身份运行，继承现有访问权限，但大多数安全程序尚未以真正的可见性或控制来管理它们。

本指南评估了2026年领先的九家AI驱动安全公司，围绕每个平台的AI实际功能、是否管理AI代理和Copilot对敏感数据的访问，以及其如何适应更广泛的安全架构进行组织。

是什么让一家公司成为真正的AI网络安全公司？

以下是AI网络安全平台的类别：

一家AI网络安全公司将AI、机器学习或代理自动化作为其安全产品的核心机制。AI执行操作性工作：检测威胁、分流警报、管理访问或自动响应。

面向传统域的AI驱动安全

人工智能还帮助攻击者扩大网络钓鱼， 加速lateral movement，并缩短手动分类的时间窗口。Netwrix 2025 Cybersecurity Trends Report量化了这两点：60%的组织已经在其IT基础设施中使用AI工具，37%表示AI驱动的威胁迫使他们调整了安全策略。

人工智能系统的安全性

这些平台利用AI增强在endpoint、network、email、identity、cloud和SOC环境中的检测、调查和响应。AI以机器速度处理信号，减少警报疲劳，并自动化以前需要分析师干预的任务。

如何评估一家AI网络安全公司

在筛选任何AI安全供应商之前，应用五个一致的标准，以区分运营实质与营销声明。在供应商电话和演示中使用以下问题。

• 它是否涵盖了您实际暴露的地方？ 如果您的实际暴露在SaaS、协作或identity中，AI驱动的Endpoint平台帮助有限。请直接询问产品未涵盖的内容。
• 它能自我解释，并且人类可以覆盖它吗？ 任何在生产基础设施上采取自主行动的AI都需要有明确的覆盖路径，分析师应能够以可操作的方式看到它为何标记了某些内容。
• 它的AI代理和Copilot能达到什么？ 请供应商现场展示如何标记权限过高的AI代理或GenAI连接器，以及是否对机器身份执行least privilege，方式与对人类身份相同。
• 实际上运行的是哪种类型的AI？ 行为分析、深度学习、基于NLP的警报分类和代理工作流远比附加在现有SIEM上的生成摘要层成熟得多。请询问AI捕获的、规则系统可能遗漏的具体威胁。

这些平台帮助组织保护他们部署的AI：LLM应用程序、AI代理、模型管道和代理工作流。功能包括 shadow AI发现、提示注入防护、代理行为监控以及管理AI系统可访问的内容。一些供应商专注于 AI governance工具和平台；其他供应商将其整合到更广泛的套件中。大多数大型供应商现在涵盖这两类，大多数组织需要两者。

• 它适合您现有的技术栈吗？ AI安全工具在与您现有的SIEM、SOAR、ITSM和IAM系统集成并交互时，能发挥最大价值。请询问使用类似技术栈的参考客户。

2026年顶级AI网络安全公司

将表格与您的即时优先事项匹配：

以下公司代表了在检测、响应、identity、数据、网络、电子邮件和AI治理领域的领先AI驱动安全供应商。这是一个评估指南，合适的公司取决于您的风险暴露和您需要实现的安全成果。

• 在以Microsoft为主的环境中管理AI代理和Copilot对敏感数据的访问： 从Netwrix或Microsoft Security开始。
• 将端点、SOC 和 AI 系统安全整合到单一代理下： 从 CrowdStrike 或 SentinelOne 开始。
• 捕捉端点工具遗漏的复杂混合网络中的横向移动： 从 Vectra AI 开始。
• 降低企业电子邮件泄露和供应商冒充的风险： 从 Abnormal Security 开始。

1. Netwrix：用于 Identity 和数据安全的 AI 代理访问治理

• 在纯云、零信任环境中执行一致的AI流量策略： 从Zscaler开始。
• 在现有的Fortinet或Palo Alto Networks环境中扩展AI安全： 从Fortinet或Palo Alto Networks开始。

突出的内容

这比为代理分配身份并记录其行为更难，后者是多个平台现在正在做的。Netwrix能够做到这一点，因为身份和数据安全是平台的基础，而不是附加模块。

2026年3月，Netwrix扩展了Netwrix 1Secure平台，赋予组织对包括Microsoft Copilot在内的AI系统如何访问混合环境中的敏感数据的可见性和控制能力。

AI代理在环境中作为身份运行，并继承已有的权限，因此过于宽松的权限模型会让代理暴露用户技术上有权限但手动永远找不到的敏感数据。

Netwrix 是一个身份和数据安全平台，为安全团队提供对包括 AI 代理和助手在内的身份如何在混合环境中访问敏感数据的可见性。该平台涵盖两个支柱，数据安全和身份安全，通过 Netwrix 1Secure™ 和 Netwrix Auditor 连接。

• 针对 GenAI 和 Copilot 的 AI 治理： Netwrix 1Secure 和 Netwrix Auditor 跟踪 Microsoft Copilot 及其他 GenAI 工具访问的敏感数据，支持基于信息的部署决策，而非事后清理。
• AI驱动的身份风险检测： Netwrix Identity Security Posture Management 运行170多个映射到MITRE ATT&CK的风险检查，快速发现隐藏的身份风险并标记异常行为，速度超过手动分析。
• 机器身份和服务账户安全： Netwrix Threat Manager's 基于ML的服务账户仪表板识别自动化身份和代理工作流中的风险配置、过度权限和行为异常。
• Data Security Posture Management 结合AI分类： 基于机器学习的敏感数据发现和分类覆盖Microsoft 365及本地存储库，将数据暴露与identity访问路径连接。
• AI代理访问治理： Netwrix 1Secure和Netwrix Access Analyzer 提供了AI代理如何继承身份权限并访问敏感数据的可见性，包括过度权限和隐藏的访问路径。

需要考虑的事项

• 一体化的身份和数据安全平台： Netwrix将可访问敏感数据的人员与风险数据关联，减少了手动跨平台关联。
• Netwrix在Active Directory和Microsoft Entra ID环境中表现最强；使用非Microsoft身份提供商的组织可能需要补充工具以实现全面覆盖。

部署： Netwrix 1Secure作为SaaS部署，无需配置基础设施。Netwrix Auditor支持本地、云和混合部署，这对于尚无法将身份和审计数据迁移到云的组织非常重要。

• 拥有成熟且活跃威胁狩猎计划的团队应在替换现有工具前，确认检测范围涵盖其特定攻击场景。
• 零常驻权限的Privileged Access Management： Netwrix Privilege Secure用即时的临时会话替代常驻管理员账户，消除AI代理和攻击者可能利用的持续访问。
• 该平台涵盖两个支柱中的18个产品；大多数中端市场团队通常先从部分模块开始，而非一次使用完整产品组合。

2. CrowdStrike：统一的端点到云的AI检测与响应

适合： 以微软为主的混合组织，需要管理AI代理和助手可以访问和公开的内容，以及在Privileged Access Management、ITDR、IGA和Data Security Posture Management中的身份和数据安全。

来源：https://www.crowdstrike.com/

CrowdStrike 是一个云原生的网络安全平台，通过单一代理和数据模型覆盖 endpoint、cloud、identity 及安全运营。Falcon AIDR 将该覆盖范围扩展至保护组织部署的企业 AI 系统。

突出之处

需要考虑的事项

• Falcon Data Protection覆盖浏览器、本地应用、shadow AI和云数据流中的敏感数据。
• Charlotte AI AgentWorks 让团队无需编码即可构建 AI 代理，并支持 Anthropic、OpenAI、AWS 和 Salesforce 的集成。
• Falcon AIDR 保护企业 AI，涵盖模型流水线、代理行为监控、提示注入防御和 shadow AI 发现。
• CrowdStrike不是需要完整日志管理深度的组织的主要SIEM替代品。

部署： 通过单一轻量级代理跨端点和云提供的云原生SaaS。

• 18个月内的多次收购在整个投资组合中带来集成执行风险；请询问最近收购的功能今天如何与Falcon互操作。

3. Palo Alto Networks：整合的网络、SOC 和 AI 应用安全

适用对象： 需要端点统一AI驱动检测、响应和AI系统治理的成熟SOC团队。

突出之处

Palo Alto Networks 正在将网络、云、SOC、AI 应用安全和身份整合到一个平台中。Cortex XSIAM 作为其统一的 SOC 引擎，Prisma AIRS 负责 AI 应用安全。

来源：paloaltonetworks.com

• Prisma AIRS涵盖AI姿态管理、运行时防护、代理安全、红队测试和模型扫描。
• Cortex XSIAM将SIEM、SOAR、EDR、NDR和CDR与代理式AI劳动力及超过13,300个内置检测功能统一起来。
• CyberArk的identity和Privileged Access Management功能在2026年2月被收购后成为Palo Alto Networks的一部分，目前正在整合到Cortex和Prisma中。

需要考虑的事项

• 18个月内完成了五次重大收购，导致整个产品组合的集成成熟度不同；请具体询问CyberArk的PAM功能今天如何与Cortex集成，以及未来的规划。

部署： 云原生核心（Cortex XSIAM，Prisma），提供本地和混合选项，涵盖更广泛的网络安全产品组合。

• CyberArk现已纳入更广泛的Palo Alto Networks产品组合，这可能会引发寻求Privileged Access Management但不希望受限于Palo Alto更广网络和SOC堆栈的买家的平台锁定担忧。

4. Microsoft Security：Agentic AI 嵌入 Microsoft 365 和 Azure

• 广泛的平台范围需要在五大支柱——network、cloud、SOC、AI安全和identity——上进行大量实施投资。

适合： 追求网络、云、SOC、AI应用安全和identity平台整合的大型企业。

来源：learn.microsoft.com

Microsoft Security 是覆盖整个 Microsoft 企业生态系统的 AI 安全层。Security Copilot 随 Microsoft 365 E5 捆绑提供，Entra Agent ID 管理环境中的 AI 代理身份。

突出之处

• Microsoft 365 E5 中的 Security Copilot 包含 12 个自主代理，涵盖威胁检测、身份保护、数据保护和合规审计。
• Entra Agent ID跟踪AI代理的身份，分配权限，并记录整个生态系统中的行为；在Microsoft Foundry中构建的AI代理会自动获得Entra Agent ID，作为平台入门的一部分。
• 符合OWASP标准的Defender检测涵盖提示注入、敏感数据泄露和wallet滥用。

部署： 云原生，内置于 Microsoft 365 和 Azure；为已获得 E5 许可的组织提供最大价值。

• 跨平台的Sentinel中断需要通过Microsoft的数据平面路由所有数据。

需要考虑的事项

• Microsoft 生态系统之外的覆盖取决于深度各异的第三方集成。

5. SentinelOne：自主的なAI駆動の調査と対応

突出之处

来源：sentinelone.com

SentinelOne 是一款云原生自主安全平台。Purple AI Athena 在第三方 security information and event management (SIEM) 工具和数据湖中提供代理调查、自主响应和超自动化。

• Purple AI Athena 调查威胁，并在第三方 SIEM 和数据湖中协调多步骤响应，无需手动分类。

适合对象： 使用Microsoft 365 E5且希望在现有工具中嵌入代理式AI的组织，与填补混合可视性空白的工具配合使用时效果最佳。

• SentinelOne的AI代理安全涵盖代理可见性、控制和主动漏洞测试。

需要考虑的事项

• 本地部署和隔离部署将AI驱动的安全扩展到无法完全在云端运行的受监管环境。

部署： 默认云原生，提供适用于受监管环境的本地部署和隔离选项。

• 本地部署的AI功能较新；在承诺之前，请与参考客户确认生产成熟度。
• 完整的AI-SIEM功能需要在Singularity Data Lake中集中数据。

6. Fortinet：嵌入网络安全和SOC运营的人工智能

来源：fortinet.com

突出之处

适合： 希望在端点、云和第三方SIEM环境中实现自主AI驱动调查和响应的SOC团队。

Fortinet 是一个基于单一操作系统和专有 Security Processing Unit 硅片构建的安全平台。其 FortiAI 战略涵盖威胁检测、自动化 SOC 操作以及企业 AI 部署的安全保障。

• FortiAI-Protect 提供基于 AI 的威胁检测，具备内联检查和 GenAI 应用访问控制。
• FortiAI-Assist通过生成式和代理式AI支持SOC和NOC警报分类及网络故障排除。

需要考虑的事项

• 专有的SPU硬件产生刷新周期依赖，限制其在完全cloud-native环境中的适用性。
• FortiAI-SecureAI保护企业AI免受数据投毒、提示注入和shadow AI的影响。

部署： 基于SPU的本地硬件设备加上云端交付的Security Fabric服务；设计为混合模式。

• Security Fabric AI在intra-Fortinet遥测数据上表现最佳；多供应商环境增加了集成摩擦。

7. Zscaler：通过Zero Trust执行AI流量策略

突出之处

来源：zscaler.com

适合对象： 具备成熟Fortinet基础设施，需要在网络安全和安全运营中原生嵌入AI的企业。

Zscaler 是一款云原生零信任平台，通过其 Zero Trust Exchange 路由所有流量。其 AI Security Suite 提供 AI 资产清单、访问策略执行及企业 AI 的红队测试。

• AI Asset Management 盘点整个企业的 AI 足迹，包括 GenAI 服务、嵌入式 SaaS AI 和 shadow AI。

需要考虑的事项

• AI Access Security为GenAI工具实施基于风险的实时策略和数据保护。

部署： 仅限云端，无本地检查选项。

• 仅云架构不适合需要本地检查的隔离或数据主权环境。
• Entra Agent ID 集成将 zero trust policy 控制扩展到 AI 代理身份。
• AI治理仅涵盖通过Zero Trust Exchange的流量，因此路径外的AI使用保持不可见。

8. Abnormal Security：用于电子邮件和协作的行为AI

突出点

适用对象： 需要在所有企业AI流量中实现一致的策略执行和影子AI治理的组织。

来源：abnormal.ai

Abnormal Security 是一款针对电子邮件和协作安全的行为型人工智能平台。它为每位员工和供应商建模正常行为，然后标记签名式网关遗漏的异常情况。

• 行为检测不仅扩展到电子邮件，还包括 Microsoft Teams、Slack 和 Workday。
• 行为基线检测模型使用NLP、NLU和计算机视觉分析通信模式、身份验证活动和关系历史。

需要考虑的事项

• Abnormal仅涵盖电子邮件和协作；不检查端点、防火墙或网络流量。
• 纯云架构完全依赖于 Microsoft 365 和 Google Workspace 的 API。

部署： 仅限云端，基于API，不支持本地邮件。

9. Vectra AI：网络横向移动的行为检测

适用对象： 具有高邮件风险的组织，尤其是商业邮件欺诈和供应商冒充。

Vectra AI 是基于攻击信号情报构建的网络检测与响应平台。它专注于攻击者行为、横向移动以及端点工具无法检测的东西向流量。

突出之处

来源：vectra.ai

• Attack Signal Intelligence涵盖cloud、SaaS、identity、network、endpoint和IoT/OT的行为检测，重点关注事后横向移动。
• Vectra将AI代理视为其检测框架中的一流身份，并积极研究代理型AI攻击模式。

需要考虑的事项

部署： 混合型，结合物理或虚拟网络传感器与云端分析。

• Vectra专注于NDR，且需要单独的EDR解决方案以实现完整的端点覆盖。
• AI代理的可观测性存在于现有的行为监控中，而非作为独立产品。

如何选择合适的AI网络安全公司

适合于： 需要行为AI检测横向移动的复杂混合网络环境的组织。

几乎所有主要的安全供应商现在都声称具备AI能力，但AI实际执行的功能差异很大，大多数组织只评估检测层，而忽略了治理层。

控制AI代理从现有Identity继承的内容、它们可以访问的敏感数据以及该访问是否遵循最小权限模型，需要一个专为Identity和数据安全构建的平台。

Netwrix 1Secure 在混合 Microsoft 环境中覆盖此层，连接数据暴露可见性、privileged access 控制和 identity threat detection and response，无需使用单独的工具。

在任何演示或概念验证开始之前，使用上述五个问题将每个平台与您的具体风险暴露相匹配，而不是功能的广度。大多数组织在治理层面准备不足：仅有11%的人认为他们的AI安全已完全准备好，根据 Netwrix 2026 Data and Identity Security Report。

免责声明：本文信息截至2026年8月已核实。产品功能和定位可能会发生变化；请直接向各供应商确认当前功能和路线图。

请求演示，了解Netwrix如何帮助您管理AI代理访问，监控Copilot活动，并弥合本指南中提到的可见性差距。