算力可控价值可见|山石网科发布统一AI网关企业级Token运营平台"

admin 2026-10-24 14:06:19 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

算力可控 价值可见|山石网科发布统一AI网关企业级Token运营平台

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2026年10月23日 14:00
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*让每一份 AI 算力可管可控、安全运营* 10月22日,山石网科以“算力可控,价值可见”为主题举办线上新品发布会,正式发布山石网科统一 AI 网关(eToken Manager)企业级 Token 运营平台。 发布会首先围绕“全球趋势下的 AI & AI Agent”展开分享,并结合企业 AI 应用中的管理需求与山石网科自身实践,介绍了 AI 战略布局、产品核心能力及部署路径,围绕“成本可算、权限可控、风险可防、全程可溯”,展示企业 AI 费用管理与安全治理的具体方案。 一、从内部实践到产品发布:统一AI网关的由来 在战略布局介绍中,山石网科阐述了“Agentify Everything Securely,万物智能体化,安全无微不至”的发展方向,围绕 AI for Security、Security for AI 和 AI for Hillstone 三条主线,将 AI 应用于安全运营,为 AI 应用与智能体构建治理能力,同时推进企业自身的AI实践。 统一 AI 网关的形成,也源于山石网科内部持续扩展的 AI 应用。从2025年7月建设内部 API 网关开始,随着多模型接入和使用场景增加,计费、健康监控、权限管理与安全追溯逐步成为实际需求。内部实践让山石网科进一步明确:企业需要将身份、费用和调用记录关联起来,使同一条调用记录同时服务于成本管理与安全治理。 作为本次发布会的重点,统一AI网关承担受管调用的统一入口与策略执行,Token 运营则基于调用数据开展计量、授权、优化和追溯。平台将员工、企业应用与 Agent 发起的已接入调用纳入管理,围绕主体、资源、消耗、内容和结果五个要素,记录谁在使用、调用什么、消耗多少,以及调用结果和相关处置情况,为企业形成可核对的管理依据。 二、成本可算、权限可控、全程可溯:Token 运营如何落地 费用管理方面,产品围绕采购价格、闲置资源和不必要消耗提供观察与调整依据,帮助企业结合实际账单与同口径用量核对成本,查看使用归属和额度情况,并结合资源利用率与高峰需求评估采购、续费和资源分配。通过明确部门、用户、应用与 Agent 的使用归属,企业能够进一步落实预算边界,为额度调整和例外处理明确责任。 针对更深入的成本运营,产品还提供用量与行为分析能力,包括13类浪费体检,以及会话报告、用户月报和全局运营报告。围绕重复计算、过长会话、工具输出过大等消耗问题,相关分析可提供优化建议,辅助管理人员结合任务质量和业务反馈,评估 AI 用量是否有效服务业务,为下一笔预算投入提供参考。 权限与安全管理贯穿调用过程。平台通过身份、资源授权和配额配置,明确不同主体能够使用的模型、渠道与工具范围。此外,内容安全能力还对受支持的请求与响应执行适用的规则检查,识别提示词注入模式、敏感信息及违规内容,并记录策略命中与处置结果,使授权、检查和复核能够衔接起来。 相关版本的治理能力也延伸至 Agent、MCP 工具与 Skill 技能包。针对不同对象,平台提供相应的准入、访问控制和审计能力。其中,MCP 工具治理可细化至服务、工具和参数级别;Skill 技能包管理涵盖包校验、访问策略及发布管理等环节,帮助企业在引入模型之外的 AI 能力时,同步建立使用边界与管理记录。 在运行连续性方面,平台支持按预设策略,在获准资源范围内开展异常重试或备用渠道切换,并持续观察调用耗时、错误码及渠道健康情况,为业务使用和故障排查提供依据。审计与追溯则将调用身份、授权范围、实际行为和处理结果关联起来,帮助企业结合自身制度开展记录查询、事件复核与责任核查。 三、五项结果与分阶段部署:让 AI 投入价值可见 发布会还提出,企业应围绕省钱、提效、决策、审计和追责五项管理结果验证投入价值。在部署过程中,先明确费用、效率或审计目标及统计口径,在有限范围内完成接入与验证,再根据结果决定扩大应用、调整方案或暂缓投入。成本节省的比较,需要建立在同等任务与质量要求之上。 为适配不同规模与治理深度,发布会介绍了试用版、基础版、Pro 标准版和 Pro 旗舰版的资源规格与功能配置,便于企业结合自身需求选择起点,并随应用发展逐步扩展。 除产品本身外,山石网科还介绍了统一 AI 网关与智铠终端防护、NGFW 网络出口控制的协作方式,明确各产品在终端、受管调用和出口访问中的分工。面向更完整的企业AI治理,发布会展示了端、网、云、模型与安全运营协同的规划,相关AI专项策略、模型链路适配与跨产品联动将分阶段开展验证。 山石网科统一 AI 网关,让每一份 AI 算力可管可控、安全运营。 * 多模型调用+Token成本双难题,山石网科统一AI网关一站化解 * AI用得越深,数据边界越要看得清:企业为什么需要统一AI网关 * AI账单越来越贵,钱花哪儿了?企业急需一套“看清账”的机制 山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商,由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立,并以首批网络安全企业的身份,于2019年9月登陆科创板(股票简称:山石网科,股票代码:688030)。 现阶段,山石网科掌握30项自主研发核心技术,申请540多项国内外专利。山石网科于2019年起,积极布局信创领域,致力于推动国内信息技术创新,并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发,旨在通过自主创新,为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前,山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及基础设施安全、云安全、数据安全、应用安全、安全运营、工业互联网安全、信息技术应用创新、AI安全、安全服务、安全教育等10大类产品及服务,50余个行业和场景的完整解决方案。


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山石网科发布统一AI网关企业级Token运营平台,旨在解决企业AI应用中的费用管理与安全治理难题。产品围绕成本可算、权限可控、风险可防、全程可溯四大核心能力,提供用量分析、权限管理、内容安全及审计追溯等功能,并规划了分阶段部署路径与多版本规格,帮助企业实现AI投入的价值可见与安全运营。
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复旦大学与上海创智学院提出MATE系统,将自然语言安全规则作为显式条件,与任务指令和Agent执行轨迹共同输入审计模型,实现可解释的违规判断。MATE-3B在MATEBench上达到95%以上审计准确率,较现有方法平均提升约20%。该系统通过可编辑规则解耦安全定义,支持跨App泛化,为智能体安全审计提供了可复用的基础设施方案。
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本文详细分析了某OA系统的License授权验证机制,包括MAC地址获取、MD5处理、License文件结构及RSA验签流程。通过代码审计揭示了授权验证的完整逻辑,包括公钥验证、参数解析和有效期检查等关键环节。文章提供了具体的代码分析和逆向思路,对安全研究人员理解类似授权机制具有参考价值。
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