國內網絡安全行業Agentic AI應用調研結果揭曉
AI Agent模式在商業和安全領域的應用前景廣闊,同時也帶來了新的安全風險和治理挑戰。如何抓住 Agentic AI 的發展機遇,并幫助用戶規避其安全隱患,是當前網絡安全從業者亟需解決的命題。
為真實反映當前Agentic AI在網絡安全領域的應用現狀,幫助用戶理解AI Agent的技術特性及其安全風險,安全牛面向網絡安全的甲方客戶開展了Agentic AI安全技術應用調研工作,并將調研結果收錄到即將發布的《Agentic AI安全技術應用報告(2025版)》中。
關鍵發現
- 81.5%受訪者重點關注Agentic AI自身的風險分析及安全管控建議;77.8%重點關注Agentic AI在網絡安全領域的典型應用及價值;
- 51.9 %受訪者對Agentic AI在網絡安全行業的應用表示“基本了解”或“非常了解”,完全不了解的比例為3.7%;
- 63.0%受訪者認為Agentic AI可以作為傳統網絡安全體系的補充和增強;
- 目前大模型和Agent在企業中的實際應用比例僅7.4%;44.4%受訪者表示企業有計劃引用Agentic AI方案;
- 40.7%受訪者對Agentic AI在流程化和數據處理效率方面表示滿意以及非常滿意;51.5%受訪者對風險分析和告警研判表示滿意以及非常滿意;
- 在使用方面,63.0%的受訪者認為缺少政策要求和實施指南、59.3%認為缺少市場規范和安全保障,59.3%認為缺少相關的安全意識和應用知識;
- 在實施方面,44.4%的受訪者認為有集成與互操作性問題,40.7%認為投入成本高,33.3%認為產品/方案/應用實踐較少。
調研樣本概況
本次調研收到用戶側有效調研問卷共44份,覆蓋了金融、能源、制造、交通物流、電信運營商、消費服務業、醫療制藥、教育培訓、計算機或互聯網、政府與公共事業共十大行業,其中,金融行業用戶占到40%。參與調研用戶的企業規模涉及大型企業(5000人以上)、中型企業(1000-5000人)及千人以下的中小規模企業,60%以上是中大規模企業。受訪者的崗位職責主要是安全規劃/管理、信息系統保障/管理、運營/運維、開發崗位。其中,安全規劃/管理崗位受訪者占比為70.4%。
調研樣本顯示,金融領域、計算機和互聯網行業、能源、政府和公共事業行業對Agentic AI技術應用相對積極,特別是在數字化轉型過程中的大中型企業(>1000人),他們對AI安全技術的需求更為迫切,且有能力進行相關技術的應用和部署。
受訪者在當前階段對Agentic AI安全的關注點,主要集中在以下三個方面:
- Agentic AI自身的風險分析及安全管控建議(81.5%);
- Agentic AI在網絡安全領域的典型應用及價值(77.8%);
- 大模型及AI Agent的基礎知識(48.2%)。
此外,網絡安全智能化升級的建議和應用實踐的關注占25.9%,國內外代表性廠商及產品特點的關注度占22.2%。相比而言,用戶對Agentic AI產業發展現狀的關注度較低,占比僅14.8%。
圖1 調研樣本分析
Agentic AI應用現狀
用戶對Agentic AI技術及其行業應用的了解程度
調研數據顯示:
- 63.0%的受訪者對Agentic AI技術表示“非常了解”或“基本了解”,并且沒有人表示“完全不了解”;
- 51.9 %的受訪者對Agentic AI在網絡安全行業的應用表示“基本了解”或“非常了解”,完全不了解的比例為3.7%;
- 48.2%的受訪者對Agentic AI的產品和方案表示“基本了解”,并且沒有受訪者表示“非常了解”。
這一數據說明,大多數企業對Agentic AI技術有了一定程度的了解,同時也在逐漸接受在網絡安全領域的應用,但隨著應用場景的細化認知程度在逐漸下降。這也進一步反映出 Agentic AI技術在行業推廣應用的廣泛性和普及度還較低,方案應用尚處于早期探索階段。
圖2 用戶對Agentic AI的了解程度
用戶對應用Agentic AI實施網絡安全建設的態度
關于Agentic AI與傳統網絡安全體系的關系,調研顯示:63.0%的受訪者認為Agentic AI可以作為傳統網絡安全體系的補充和增強;11.1%的受訪者認為Agentic AI可以替代傳統網絡建設;18.5%的受訪者認為兩者是相互獨立、并行存在的關系。
在支持企業應用Agentic AI實施網絡安全建設方面,調研顯示:74.1%的受訪者對企業采用Agentic AI進行網絡安全建設表示支持,其中22.2%的受訪者表示非常支持;11.1%的受訪者態度相對中立,沒有明確支持或反對;另外,14.8%的受訪者在應用Agentic AI方案方面表達了不同程度的擔憂。
如雷達圖的特征差異所示,大多數人認可Agentic AI技術在網絡安全方面的潛力,對應用Agentic AI方案持積極態度。然而,在實際應用過程中仍存在一定的擔憂和不確定性,這可能與技術的復雜性、潛在風險以及對現有安全體系的影響有關。
圖3 企業采用Agentic AI的態度
當前Agentic AI方案的采用和預算情況
調研顯示,目前大模型和Agent在企業中的實際應用比例較低,僅7.4%;但有44.4%的受訪者表示企業有計劃引用Agentic AI方案;然而,仍有48.2%的受訪者表示企業暫無引用計劃,這可能與技術復雜性、成本或對現有安全體系的沖擊有關。
預算方面,在有計劃實施Agentic AI建設的企業中,18.5%的企業表示有明確預算。其中,預算<100萬元的占14.8%,預算在100萬元以上的企業僅3.7%。
這組數據也反映了企業在引用Agentic AI時仍面臨成本和資源分配的不確定性。盡管市場對這些技術的潛力持積極態度,但實際應用仍需克服技術成熟度、成本和企業內部決策等挑戰。
圖4 采用及計劃
Agentic AI應用挑戰
Agentic AI的使用滿意度
調研顯示,半數左右的受訪者對Agentic AI不同維度的使用感受表達了觀點。其中,在流程化和數據處理效率方面的滿意度,40.7%的受訪者表示滿意以及非常滿意;風險分析和告警研判方面,51.5%的受訪者表示滿意以及非常滿意;易用性和友好性方面,51.8%的受訪者表示滿意以及非常滿意;維護方面,44.4%的受訪者表示相對容易,但也有18.5%的受訪者表示維護難度較大。
不同維度的體驗感受說明,盡管Agentic AI在多個方面的表現都取得了用戶認可,但仍有較大的改進空間,特別是在維護方面。
圖5 使用滿意度
Agentic AI安全產品的成熟度
調研顯示,81.5%的受訪者表示對國內主流的安全大模型和AI Agent安全廠商有過了解。其中,33.3%的受訪者認為產品有一定成熟度,48.2%的受訪者認為產品不成熟或對產品了解較少不確定其成熟度,認為產品成熟度水平為高的為0。
在推薦企業采用Agentic AI方案的調研中,77.8%的受訪者表示不推薦采用或無法給出建議,主要原因是由于技術成熟度不高;20.8%的受訪者推薦企業采用,這部分觀點的主要原因是:Agentic AI在提升事務處理效率、降低運營成本和風險監測有效性等方面的助力非常明顯,智能化是必然發展趨勢。
這一組調研也反映出,Agentic AI技術成熟度較低,應用尚處于探索階段,用戶對采用相關方案的態度較為謹慎。
圖6 Agentic AI產品成熟度
Agentic AI的應用挑戰
為詳細了解Agentic AI在安全行業的應用挑戰,安全牛從宏觀和實施兩個層面分別進行了調研。
宏觀挑戰,85.2%的受訪者對該調研表達了相應的觀點。其中,認為缺少政策要求和實施指南(63.0%)、缺少市場規范和安全保障(59.3%)和缺少相關的安全意識和應用知識(59.3%)的比例最高,而認為人才儲備不足的占比(14.8%)相對較小。
實施層面,81.5%的受訪者對該調研表達了自己的觀點。其中,占比最高的3項挑戰分別是:集成與互操作性問題(44.4%)、投入成本(40.7%)、產品/方案/應用實踐較少(33.3%);其次,依次是使用復雜度高和人才短缺問題(25.9%),模型內容的準確性和可靠性問題(25.9%),模型可信性(14.8%),缺少AI建設的政策和方針(18.5%)。
綜合以上兩組數據,我們認為:當前Agentic AI在企業網絡安全建設中面臨了多方面的挑戰,推動Agentic AI的廣泛應用,需要從技術、人才、政策、市場和教育等多個方面入手,共同解決當前面臨的問題。
圖7 應用挑戰
用戶在方案選擇時的關注點
調研顯示,采購Agentic AI方案時,企業最關注產品的兼容和可持續運營性,占比達到66.7%;其次是模型的安全性(占比59.3%)、技術先進性(占比51.9%)、技術支持(占比48.2%)。相比之下,性價比的關注度最小,占比僅11.1%。
這一調研表明,目前階段性價比還不是用戶方案選擇時最關心的問題。相應地,技術的創新性、實際應用效果和長期穩定性的關注度更高。同時,用戶也希望在采購后能夠獲得可靠的保障和服務。
圖8 企業選擇方案的關注點