一、应用场景
AI Agent 在实际运行中面临以下核心安全风险：
·行为不可预测：攻击者可通过提示词注入（Prompt Injection）操控 AI Agent 执行危险操作——读取服务器敏感文件、执行破坏性命令、访问未授权资源。传统基于规则的防火墙无法理解 AI 语义层面的攻击意图。
·敏感数据外泄风险高：AI Agent 在执行任务过程中，可能通过出向流量将敏感数据（如 API 密钥、Token、密码、内部代码片段等）发送到外部服务。传统网络安全设备无法对加密流量中的敏感信息进行内容级检测，难以有效防范数据泄露。
·加密流量完全不可见：AI Agent 通过 TLS 加密通道与外部通信，安全管理员无法得知哪个 AI Agent 在什么时间、向哪个目标、发送了什么内容。缺乏可观测性意味着事后审计和威胁溯源几乎不可能。
AI 应用防护针对上述安全风险，提供访问控制、数据泄露防护和命令沙箱三大核心防护能力，覆盖 AI Agent 从网络连接到命令执行的全生命周期。
二、核心能力
| 能力模块 | 说明 |
| 访问控制 | 支持网络 4/7 层流量管控，从 IP/端口到 URL/Method 粒度，按需放行或拦截 AI Agent 的出向网络请求 |
| 数据泄露防护 | 对 AI Agent 出向流量进行敏感数据检测，支持通过正则配置泄露拦截/告警策略，识别并拦截敏感信息外泄 |
| 命令沙箱 | 对 AI Agent 执行的系统命令进行管控，拦截高危命令操作，避免对运行环境的破坏 |
三、工作原理
AI 应用防护采用透明代理架构，像一层透明的安全护盾包裹在 AI Agent 和外部世界之间：
·AI Agent 完全感知不到它的存在，照常工作
·所有出向流量和命令执行，都必须先通过安全检查
·审核通过才放行，不通过则拦截并记录