近日，国际数据公司（IDC）正式发布了《IDC TechScape：中国AI赋能的网络安全软件技术发展路线图，2026》（Doc#CHC53616026，2026年10月）。报告系统评估了 24 项新兴及重要的 AI 赋能网络安全软件技术，并给出各技术方向的推荐厂商名录，为企业安全建设选型提供权威参考。
青藤云安全凭借无相 AI 智能中枢系统，入选 Agentic Threat Hunting（智能体威胁狩猎）推荐厂商。值得一提的是，在 IDC 的技术评估体系中，Agentic Threat Hunting 被列为"变革型技术"——即"将彻底重塑市场的技术"。对甲方而言，这释放出一个清晰信号： 在 AI 驱动变革的当下，Agentic Threat Hunting 是构建下一代主动防御体系最关键的能力拼图之一。
读懂这份报告，就读懂了未来 3-5 年企业安全投入的重心
对于正在规划安全建设预算的企业而言，这份报告中的几个关键判断，值得每一位安全负责人研读。
判断一：市场正在快速放大
IDC 数据显示，2025 年中国网络安全软件市场规模已达 304.1 亿元；而到 2030 年，单是网络安全相关的 AI Agent 应用市场，预计就将达到 593.5 亿元，未来五年复合增长率 106.5%。换句话说，安全智能体已经不是要不要试的问题，而是什么时候开始的问题。
判断二：AI 在安全里的角色，正在从助手变成架构
IDC 认为，AI 对安全软件的影响会分两步走：先是作为 Copilot 嵌入现有产品，帮助企业做查询、研判和配置；再往后，Agent 会成为新的安全计算与控制单元，重新定义安全产品之间的协作方式和决策流程。到那个时候，企业安全体系的竞争，就不再是谁的告警更准，而是谁的系统能自主理解、自主决策、自主执行。
判断三：威胁狩猎这件事，必须换一种做法了
报告对 Agentic Threat Hunting 的分析，安全从业者读起来应该会很有共鸣：
高级攻击往往不产生告警。攻击者用合法凭证、系统自带工具和低频行为隐藏自己，等业务方发现异常时，可能已经潜伏了很久。传统那套检测—告警—调查—响应的流程，对这类威胁基本是失明的。
传统威胁狩猎太依赖人。提出狩猎假设、手工写查询、筛数据、调方向，每一步都要靠专家经验，门槛高、周期长，很难成为覆盖所有资产、持续运行的日常能力。
Agentic Threat Hunting 是破局之道。利用大模型和 AI Agent 持续分析终端、网络、身份、云及威胁情报等多源数据，自主提出威胁假设、规划调查路径、生成查询并关联分析安全证据，发现新线索后继续生成新假设，形成持续迭代的探索过程。
从被动告警到主动狩猎：无相 AI 的前瞻实践
IDC 在报告中总结了 Agentic Threat Hunting 的三大核心价值：主动发现传统检测难以覆盖的无告警威胁、将专家经验转化为可规模化执行的狩猎能力、支持探索式迭代式分析。
而青藤无相 AI 智能中枢系统在产品设计之初，便已沿着这三大方向完成前瞻布局——此次入选推荐厂商，正是国际权威机构对青藤产品定位与公司战略正确性的有力印证。
▍主动盯防：没有告警，也能揪出潜伏威胁
无相 AI 的主动盯防数字人锁定数据库、域控服务器等企业核心资产，通过智能学习环境特征生成精准行为画像，实时比对资产配置与行为模式的异常偏移——在零规则依赖场景下主动识别未知威胁线索。安全人员还可通过自然语言交互构建动态威胁狩猎模型，深挖"非堡垒机登录新建账号""内网私搭隧道""数据库隐蔽导出"等深层次异常行为，实现分钟级入侵调查闭环。
▍AI 猎人军团：把顶级专家的经验，变成组织的日常能力
无相 AI 采用"高智能模型＋精准数据感知＋高效工具执行"的能力三角架构：知识与决策层整合领域知识库、ATT&CK 知识图谱、威胁情报和红蓝对抗经验，并以多重验证机制消除模型幻觉；数据精炼层从海量日志中提炼高价值特征，数据压缩比超 99%；基础设施层依托十年积累的感知系统，采集 180 余种高价值事件，集成 68 个原子工具、6 大工具链。
在此之上，告警研判、深度调查、响应处置、暗资产发现、漏洞验证、暴露面分析、安全报告等智能体分工协作，像AI 猎人一样主动狩猎潜伏的 APT 组织与勒索软件，检出率高达 99.99%。更重要的是，企业安全能力不再绑在个别专家身上——有效规避人才流失导致的能力"清零"风险。
▍分钟级溯源：让事后说不清成为过去
面对复杂攻击，无相 AI 从初始告警出发自主拆解任务、调用工具并采集取证，平均 30 分钟内还原 98% 的攻击行为，溯源效率从 6 小时缩至 20 分钟，完整度从 30% 提升至 99%，并自动生成可视化安全报告。每一条告警的弃用都有可溯源的可靠数据链支撑，让安全团队对结果敢信、敢处置——事前防得住，事后说得清。
▍金融级实战验证：数据是最好的证明
在某金融客户的落地实践中，无相 AI 整体覆盖 14000 点 CWPP、40 套 NDR、10000 点 RASP 节点数据，跑出来的结果是：
威胁处置效率提升超 10 倍，误报率下降 99%，关键场景 MTTR 从 36 小时缩短至 30 分钟；国庆期间还精准捕捉到一起被海量告警淹没的 APT 攻击；
100% 告警自动研判、攻击链分钟级溯源，大家不用再熬夜筛告警，精力回到威胁狩猎、策略优化这些高价值的事情上；
客户原有 20 余套闲置安全产品被重新激活，设备利用率提升 80%，告警响应从小时级压到秒级；
更关键的是成本结构变化：无相 AI 让企业用日常成本维持战时水位，"日常松、战时紧"的断层彻底抹平。
分析师观点
IDC 中国网络安全市场高级研究经理赵卫京认为：
"AI正在推动网络安全软件进入持续而深刻的架构演进期，其影响已经从单点功能智能化逐步延伸至安全产品、运营模式乃至防御体系的重构。AI赋能网络安全的终极价值将体现为防御能力的自动化和主动化。不过，这一演进不会一蹴而就，模型可靠性、数据质量、自主决策边界以及安全责任机制仍是制约产业规模化落地的关键因素。对于技术提供商而言，未来竞争的核心也将逐渐从单纯的AI赋能转向模型能力、专业安全知识、Agentic架构、工具与Skills生态以及真实安全场景落地能力的综合竞争。"
安全这件事，窗口期从来不等人。当攻击者已经在用 AI，防御这一侧，更需要一个能自主感知、研判、决策和进化的智能中枢。
青藤无相 AI——告别告警疲劳，专注真实威胁；平时成本，战时水平。
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