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7 情报总数
Fortinet Other 强信号 2026-05-12

Fortinet深化与NVIDIA集成,瞄准企业AI基础设施安全

Fortinet宣布深化与NVIDIA的集成,旨在为大规模企业AI基础设施提供独特的安全能力。此举将Fortinet的安全平台与NVIDIA的AI计算堆栈更紧密地结合,标志着安全厂商正将防护边界从传统网络扩展至AI推理和训练基础设施层。

Cisco Other 强信号 2026-05-08

思科提出临床数据编织架构,将网络定位为AI代理时代核心基础设施

思科在医疗行业AI应用讨论中,提出“临床数据编织”概念,强调网络正从IT工具演变为支持自主AI代理决策的关键基础设施。核心策略是“将AI带到数据旁”,通过本地化计算和端到端可观测性,确保低延迟与安全,以支撑生产级AI代理的规模化部署。

Cisco Other 强信号 2026-04-23

思科联合ARC报告:将工业网络定位为AI转型的关键瓶颈与基础设施

思科联合ARC咨询集团发布报告,指出过时的工业网络已成为制造业部署AI和软件定义自动化的主要瓶颈。报告强调,现代工业网络需具备高带宽、嵌入式安全、集中管理等特性,并指出思科是唯一能提供完整解决方案的厂商。

Cisco Other 强信号 2026-04-08

思科年度报告揭示AI时代安全战略:从个人数据保护扩展至工业数据治理

思科发布FY25年度目标报告,强调在AI时代将安全、隐私和信任作为业务基石。报告核心在于其隐私卓越中心(PCOE)的职责扩展,从个人数据保护延伸至对“工业数据”等受监管数据的治理,并披露了其AI驱动的威胁检测引擎SnortML和DNS安全服务的具体应用。

Cisco Other 强信号 2026-03-23

思科扩展零信任安全至AI代理生态

思科在RSA 2026宣布针对AI代理的安全创新,扩展Zero Trust Access至非人类身份,引入agentic IAM在Duo、MCP策略执行于Secure Access SSE,并推出AI Defense: Explorer Edition自助测试工具及DefenseClaw开源框架,以自动化安全部署。

Trend Micro Other 强信号 2026-03-03

Trend Micro发布AI安全报告,揭示AI供应链风险与模型攻击面

Trend Micro发布《AI生态系统断层线》报告,系统性地分析了AI供应链中的安全风险,包括模型训练数据污染、第三方插件漏洞以及模型窃取攻击。报告指出,企业AI应用的安全边界已从传统IT基础设施扩展至模型层和数据管道。

Google Other 强信号 2020-10-11

Google Cloud推出MCP与Apigee集成及Agentic Platform,推动企业API向AI Agent化演进

Google Cloud宣布Apigee Model Context Protocol (MCP)正式可用,并推出Agentic Platform,旨在将传统企业API转化为可被AI Agent安全、规模化调用的工具。此举结合了API治理、安全层与AI推理基础设施,为企业从API驱动转向Agent驱动架构提供了核心平台能力。