随着自主智能体在终端、云工作负载和身份系统中的快速蔓延，许多企业甚至来不及对其进行盘点，AI控制平面正逐渐成为企业安全领域新的争夺焦点。过去一年里，由智能体驱动的攻击活动频繁发生，业界关注的焦点也从"哪个模型性能更好"转向了一个更棘手的问题：谁来管控那些已经在企业内部运行的机器？

这一转变正推动网络安全走出其在技术栈中的传统角色定位。CrowdStrike Holdings在其Fal.Con大会上着力强调了这一趋势，并联合英伟达推出了SafeMind——一套专为安全场景打造的模型及工具套件。CrowdStrike总裁、首席执行官兼创始人乔治·科尔茨（George Kurtz）表示，业界对今年最受关注的智能体安全事件得出了错误的结论。

科尔茨表示："业界只是侥幸逃过一劫，因为那次事件不过是在考试中作弊。防御方并不具备与攻击方同等水平的AI能力，而这恰恰是关键所缺。这一事件深刻揭示了一个现实：先进的前沿AI能力并不掌握在防御者手中，这才是问题的核心。"

科尔茨在Fal.Con活动现场接受了theCUBE媒体的专访，就智能体治理、专用安全模型以及Falcon平台的经济效益等议题进行了深入探讨。

Falcon：面向智能体与身份的AI控制平面

将安全定位为AI控制平面，核心逻辑在于AI被使用的场所，而非被构建的场所。推理计算发生在终端和云容器中，而这些正是CrowdStrike已有覆盖的环境。科尔茨指出，公司对Signal AI的收购进一步将可见性延伸至身份层。

"我们有能力围绕智能体的运行方式构建控制平面——首先要搞清楚智能体在哪里，因为现在根本找不到它们。"他说，"第二个问题是它们在做什么？它们是否在访问不该访问的数据？是否在连接不该连接的系统？"

专用模型同时也具备经济层面的优势。SafeMind内置一个负责寻找攻击路径的攻击性模型，以及一个负责封堵漏洞的防御性模型，两者通过工具套件在同一闭环中协同运作。科尔茨表示，CrowdStrike正在将该系统与通用模型进行对比测试，并向客户同时提供两种选择。

在科尔茨的构想中，AI控制平面真正发挥价值，有赖于安全运营中心（SOC）能够在无需人工逐步审核的前提下自主行动。他去年提出了SOC自动化的五个层级，目前正致力于迈向最高层级。

"我们之所以创立网络超级智能实验室，正是为了研发这类技术，使自动化水平达到'车辆自动驾驶'的程度。"科尔茨说，"也许在某些环节仍需人工介入，遇到真正关键的情况也没问题。但如果能将那些最繁琐的任务自动化，并以与攻击者同等的速度响应，这将至关重要。"

Q&A

Q1：CrowdStrike推出的SafeMind是什么？

Q2：AI控制平面在企业安全中起什么作用？

A：AI控制平面的核心作用是对企业内部运行的智能体进行统一管控，解决"智能体在哪里、在做什么"的问题。随着智能体渗透到终端、云环境和身份系统，传统安全手段难以跟踪其行为，AI控制平面能够实时监测智能体是否访问了不该访问的数据或连接了不该连接的系统，从而填补安全管控空白。

Q3：CrowdStrike的SOC自动化目标是什么？

A：CrowdStrike的目标是让安全运营中心（SOC）实现高度自动化，使其无需人工审核每一个步骤即可自主响应威胁。科尔茨去年提出了SOC自动化的五个层级，目前正推动达到最高层级，实现类似"自动驾驶"的安全响应能力，以匹配攻击者的行动速度。