Agentic AI 与网络安全综述：挑战、机遇与用例原型
密码学与安全
2026-01-12 v1 人工智能
摘要
Agentic AI 标志着从单步生成模型向能够在长期任务中进行推理、规划、行动与适应的系统的重要转变。通过整合记忆、工具使用与迭代决策周期，这些系统在真实环境中实现了连续的、自主的工作流程。本综述探讨了 Agentic AI 对网络安全的影响。在防御方面，Agentic 能力实现了连续监控、自主事件响应、自适应威胁狩猎以及大规模欺诈检测。相反，相同的属性通过加速侦察、漏洞利用、协调与社会工程攻击，放大了对抗能力。这些双重用途的动态特性暴露了现有治理、保障与问责机制中的根本缺陷，这些机制主要是为非自主且短寿命的 AI 系统设计的。为了应对这些挑战，我们综述了为 Agentic 系统量身定制的新兴威胁模型、安全框架与评估流程，并分析了包括代理合谋、级联故障、监督规避与记忆中毒在内的系统性风险。最后，我们展示了三个具有代表性的用例实现，阐明了 Agentic AI 在实际网络安全工作流程中的表现，以及设计选择如何塑造可靠性、安全性与运营效率。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.05293,
title = {A Survey of Agentic AI and Cybersecurity: Challenges, Opportunities and Use-case Prototypes},
author = {Sahaya Jestus Lazer and Kshitiz Aryal and Maanak Gupta and Elisa Bertino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.05293},
year = {2026}
}