智能体安全态势管理系统（AISPM）

AISPM 是我们对安全运营未来形态的探索——不再是人盯着屏幕看告警，而是让 AI Agent 像安全分析师一样工作：持续感知、自主研判、主动行动。下面是我们已经落地的能力：

1. AI 安全 Agent

• 多 Agent 协同：告警分析 Agent、漏洞评估 Agent、威胁情报 Agent、响应执行 Agent
• 自主决策：低风险事件 Agent 自主处置，高风险事件提交人工确认
• 持续学习：分析师的每一次处置决策都会反哺模型，越用越准
• 7×24 值守：Agent 不需要睡觉，不需要交接班

2. 安全态势感知

• 实时风险雷达图：网络攻击、漏洞风险、合规风险、数据泄露风险四维评估
• 动态基线：基于历史数据自动学习正常行为基线，偏离基线即告警
• 趋势预测：基于当前态势预测未来 24 小时可能发生的安全事件
• 行业对比：我们的安全评分和同行业平均水平对比

3. 智能风险评估

• 资产价值评估：基于资产类型、数据敏感度、业务重要性自动评估资产价值
• 威胁评估：结合漏洞、暴露面、威胁情报评估被攻击的可能性
• 综合风险评分：资产价值 × 威胁可能性 × 脆弱性 = 风险值
• 风险优先级：先处理高风险（核心数据库有高危漏洞且暴露在公网）

4. 自动化合规

• 等保 2.0 合规自动检查：安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界等
• ISO 27001 控制项自动映射：安全控制措施和标准条款的对应关系
• 合规差距分析：哪些控制项还没做到？差距有多大？
• 整改建议自动生成：每个不合规项都有具体的整改步骤

5. 安全知识图谱

• 实体关联：资产、漏洞、威胁、攻击者、防御措施的关联关系
• 攻击模式推理：检测到的告警组合→推理可能的攻击模式（如 APT 攻击链）
• 影响范围分析：某台服务器被攻陷，可能影响哪些业务和数据？
• 知识问答：安全分析师可以像聊天一样向系统提问

6. 决策支持

• 安全投资建议：根据风险分布建议安全预算的优先级
• 防护效果评估：部署了 WAF 后，Web 攻击减少了多少？
• What-if 分析：如果关闭某个安全策略，风险会增加多少？
• 安全报告自动生成：面向 CISO 的安全态势周报/月报