AI安全网关是否有必要自研？员工用AI，企业应该如何管控？｜总第322周

君哥的体历 · 2026-09-14 08:00 · 0 阅读

原创群秘 2026-09-14 08:00 北京

本期周报简介：

1、企业如何界定AI安全网关的能力边界，并评估自研与采购的适用性？

2、如何对员工使用AI工具实施分级管控，兼顾数据安全与业务效率？

编者荐语：
企业扩大AI应用范围时，安全团队往往同时面对两道选择题：安全网关该自研还是采购，员工使用AI该限制到什么程度？本期将两场讨论放在一起，从网关的管理对象、自研与外购的取舍，谈到员工使用AI时的制度、入口与权限控制。

0x1本周话题

话题一：企业自研AI安全网关的前景如何？如果需求覆盖AI网关、Agent运行时安全和治理平台，应怎样考虑自研与采购、风险承担及合规上线？

A1：沙箱，权限控制这些可以自研的。我觉得围栏（注：面向AI开发和应用的安全防护）前景一般，可以理解就是全生命周期管理。因为不依靠厂商产品，我觉得想象空间可以大一点。AI Gateway + Agent Runtime Security + Governance Platform。以后真的要从AI 诞生安全公司了，外购的确实都差点意思。

Q1：选择自研还是采购，怎样看待风险和责任？

A2：想解决什么问题，是政治问题吗？那为什么不转移下风险呢？你自己没有那么多素材的。

A3：怎么转移呢？领导可能更关心数据安全以及网络安全这些基础问题。现在很多安全公司就是从AI开始。

Q2：浏览器指纹识别爬虫时应关注哪些信息？

A4：找爬虫的时候要多采集硬件信息，cpu gpu 音频，指令等，提升爬虫购买成本；另外多采集浏览器自身的缺陷，这部分是爬虫的蜜罐，打爬虫时候综合起来打，不要用其中的部分特征。搞Web爬虫的可以参考下

《很多人对“浏览器指纹”的理解，还停在很浅的一层。》

Q3：回到AI网关，它管理的对象和可用的控制手段是什么？

A5：AI安全网关是必然趋势，但是要想清楚它是AI驱动的网关还是管控AI的网关，还是两者都有。我觉得目前最重要的是管理AI的网关，它作为一个关卡，需要明确管理的对象和可用的抓手，以及依赖的数据。

传统零信任网关其实在功能上可以完成这个使命。银行里自研网关比较少吧，毕竟是风险导向的组织，出了问题背不起责任，市面上的产品可能成熟度会好很多，而且现在能打的基本上对于可集成性做的都还不错。

A6：我觉得为什么围栏爆火的原因是可能OC带来的广泛的安全问题，但是对于一个企业的来说痛点不仅仅是用户侧，毕竟这是一个正儿八经的生产系统，单单区落地一个防护网关只解决表面不解决根本问题。从零信任开始到现在AI安全很火的主题，卖概念大于做实事，并不解决客户的根本痛点。

金融行业我认为是经营风险的单位，经营风险不是逃避风险，正因为有风险才要想办法去控制，如果出发点单纯就是谁背锅这个问题，那不做便是不错那不用想就是最好的答案。

除了基础安全设备，例如都用的IPS、WAF、病毒这些确实厂商有很强的能力或者沉淀，但是针对细分领域我觉得可能效果不太理想。或者不是一个比较全面的解决方式。

Q4：自研能否覆盖更多需求，合规又该如何保障？

A7：你们现在是考虑自研么，我们看了一些感觉都是偏传统的，谈不上跟ai结合有多紧密。

A8：有这样的想法~ 我们情况老师你们也清楚~ 我觉得这是大规模推广AI应用前一个安全技术储备。如果说花50w解决一个部分问题，不如尝试可不可以全局出发进行构建自己的体系。也在探索阶段。不过就像其他老师说的，自研也有自研的问题，合规不好保证吧。

A9：了解到一个例子，某厂商对于自身核心业务系统授权都做的一塌糊涂，该系统是一个业务系统，授权是该业务系统的商业行为的核心，我只能说不要把厂商的投入想的太美好。只能说不一定比Kimi强hhhh。合规应该怎么思考呢？自建的就是不合规吗？我感觉不是。自建平台通过一整套合规上线流程，代码扫描、代码审计、黑白盒测试、安全评审，那就是一个合规系统呀。难道自己写的白盒系统就一定比比人写的黑盒差吗，我不这么想。。那就不是解决ai的问题了，是DevSecOps了。