思科推出前沿 AI 紅隊演練及Agent Observability助力企業邁向 AI 代理時代

內容摘要

• 思科 AI Defense 自適應 AI 紅隊演練框架正導入 Anthropic 旗下的 Claude Mythos，運用先進的對抗性推理能力，模擬針對 AI 代理的真實攻擊情境。
• 透過思科強化的 Tokenomics功能，協助企業即時掌握AI代理的使用成本，並將成本與投資報酬率（ROI）直接連結，優化 AI 支出以保障最關鍵的業務需求。
• Cisco IQ 運用思科數十年累積的資安漏洞及故障排查數據，結合即時威脅偵測資訊，以機器速度分析網路基礎設施可能面臨的風險，加快風險修復。
• 上述創新功能為企業建立持續運作的信任閉環，協助企業保護、治理及監控日益強大的 AI 代理，以及日益複雜的企業 AI 部署環境。

思科宣布將 Anthropic 旗下的 Claude Mythos 導入 AI Defense，針對 AI 應用程式及AI代理進行紅隊演練，協助資安防禦團隊能夠運用前沿的對抗性推理能力，對 AI 系統進行全面的壓力測試。結合 Splunk Agent Observability 及 Cisco IQ 的最新升級，思科正協助企業邁向全新的可信任時代，協助企業以機器級速度保護、觀測並治理AI代理。

思科全球總裁兼首席產品長Jeetu Patel表示：「無法保護、治理或觀測的系統，就無法實現規模化擴展。透過結合先進的 AI 執行階段防護能力，與以機器級速度運作的AI代理品質控管功能，我們正打造持續運作的信任閉環，在保護AI代理免於遭受攻擊的同時，確保每一筆Token 支出都能帶來可衡量的商業價值。」

根據Splunk 上月發布的全球研究報告，隨著 AI 代理日益普及，並逐漸串接更多複雜工具及企業敏感資料，企業對資安防護與可視性的需求也隨之提升。81% 的受訪 IT 營運及工程專業人員表示，資安團隊及可視性團隊之間的協作有所增加。思科透過 Splunk 及 AI Defense 的創新技術，協助資安負責人掌握 Token 用量及工具使用成效，並針對具備高度能力的 AI 代理進行客製化的安全測試。

自思科於 2025 年 1 月推出 AI Defense以來，該解決方案已協助數百名客戶在 AI 模型、應用程式及AI代理投入正式生產環境前，識別關鍵資安漏洞。其自適應紅隊演練功能，讓資安團隊能夠快速針對目標系統設計客製化的多步驟攻擊測試，以識別特定風險。Claude Mythos 將憑藉先進的推理能力進一步強化此框架，協助規畫真正具有實際意義的測試，並將相關結果轉化為針對各個系統的攻擊思路。

主要功能包括：

• 擬真情境的對抗性攻擊策畫（Realistic Adversarial Ideation ）：生成多步驟且具情境針對性的攻擊路徑，協助企業識別複雜系統架構中的潛在漏洞。
• 安全且受控的存取機制（Secure, Contained Access ）：根據設計，客戶僅能透過 AI Defense 提供的結構化介面進行操作，無法使用開放式提示指令。
• 稽核追蹤與可重複驗證的結果（Audit Trails and Repeatable Results ）：AI Defense 會記錄每項測試操作以提供完整稽核軌跡，測試結果亦可應用於後續的攻擊測試循環。

Anthropic 網路安全主管Michael Moore 表示：「企業日益將 AI 代理融入核心業務營運，並希望在正式部署前對其進行全面測試。透過將 Claude Mythos 導入思科 AI Defense，思科能夠協助資安團隊運用先進的推理能力，對 AI 代理進行紅隊演練，為每個系統規畫測試並產生攻擊方案。」

思科為搭載 Claude Mythos 的 AI Defense 建立多層安全防護機制：

• 僅限已登記及獲授權的測試目標（Registered, Authorized Targets）： 僅針對企業客戶明確登記、擁有且授權測試的目標執行操作，無法任意掃描網路基礎架構。
• 實名操作人員歸屬（Named Operator Attribution ）： 每次紅隊演練均須通過身份驗證，並透過密碼學技術綁定至實名認證的企業操作人員。
• 可隨時撤銷的執行機制（Revocable Execution ）：所有任務均按照人類使用者預先設定的工作內容及目標執行，並設有時間限制，可視需求隨時終止。
• 雙重監督機制（Dual-Layer Oversight ）： AI Defense 同步採用產品層級的控制措施，以及計畫層級的防護與監控機制。

建立完整信任閉環：從安全測試到AI代理投資報酬的量化管理

先進AI模型在處理複雜資安任務方面表現出色，例如制定AI紅隊演練策略。然而，這項能力也同時帶來機會與風險。AI正降低攻擊者發動攻擊的技術門檻，而企業也面臨如何在不斷擴大的AI應用組合中，兼顧資安、治理及投資報酬等多重需求的挑戰。

企業若要有信心地大規模部署AI代理，必須具備整合且即時的可視性，全面掌握AI代理的使用成本、業務表現及執行品質。思科透過Splunk Agent Observability推出多項全新功能，協助企業縮小AI信任管理上的落差，包括：

• Tokenomics：即將於AWS Marketplace推出的成本治理解決方案，將AI支出與輸出品質相互連結。透過Amazon Bedrock及Amazon CloudWatch的使用數據，該方案能將每個AI代理的成本，與其工作品質及成效評估結果相互整合，讓企業透過單一檢視介面掌握AI投資報酬率。此功能進一步擴展思科於.conf26大會上推出的Token使用成本歸屬功能，可追蹤AI代理，以及Claude Code、Codex和Cursor等程式開發工具所產生的相關成本。
• Eval-G1評估模型：Splunk Agent Observability進一步擴展功能，支援企業運用AI代理的執行追蹤記錄及專家回饋，建立客製化的小型語言模型，以執行評估及安全防護機制，成本較商用大型語言模型最高可降低98%。新一代Eval-G1模型的評估回應速度較傳統大型語言模型快2.5倍，並能以高準確度即時監控及管理AI代理的運作。
• 評估模型調校工具（Evaluation Tuner）：團隊可透過執行追蹤記錄及領域專家（Subject Matter Expert，SME）的意見，建立經微調的評估模型，確保AI代理符合品質標準，並以機器速度即時引導AI代理執行任務。

結合Claude Mythos的自適應紅隊演練（Adaptive Red Teaming）功能即將開放給指定企業使用。Tokenomics預計於12月推出私有預覽版本，並於2027年初透過AWS Marketplace正式推出。評估模型及評估模型調校工具則自本月起正式開放使用。

透過Cisco IQ與Splunk平台驅動的Cisco Data Fabric，將基礎設施風險轉化為具體資安行動

了解系統可能面臨的漏洞風險固然重要，但資安團隊更需要加快處理複雜企業環境中的各項風險。Cisco IQ協助企業識別關鍵漏洞風險，而思科龐大的合作夥伴及專業服務生態系統，則進一步將洞察轉化為實際行動。合作夥伴協助企業大規模修復漏洞及推動基礎設施現代化，而思科專業服務團隊則運用深厚的專業知識，協助企業導入思科最新技術及功能。透過與合作夥伴及專業服務團隊攜手合作，思科協助企業簡化營運流程，提升IT基礎設施的韌性與應對能力，為AI時代做好準備。

隨着AI加速網路威脅的演變，從漏洞被發現到遭受攻擊的時間差，已從數週縮短至數小時，僅仰賴定期審核已難以充分保障企業安全。為協助資安及網路營運團隊以機器級速度採取行動，思科正將Cisco IQ的即時威脅情資直接整合至企業安全環境、開放式AI代理協定及自動化生命週期工作流程。Cisco IQ目前已服務逾17,000名客戶，涵蓋近2,200萬部裝置。

主要更新包括：

• Cisco Data Fabric整合： 透過開放式應用程式介面（Application Programming Interface，API），將Cisco IQ的漏洞、生命週期及配置數據直接匯入Splunk平台，協助資安營運團隊及AI代理透過Splunk Enterprise Security，將即時偵測到的威脅與底層網路基礎設施的漏洞風險進行關聯分析。
• 模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）及ServiceNow連接器： 為支援的AI代理及企業IT服務管理（Information Technology Service Management，ITSM）平台提供結構化的基礎設施脈絡資訊，並自動將識別出的漏洞風險轉化為與相關資產連結的ServiceNow問題記錄，協助企業統籌漏洞修復作業，無須由人工作業核對及整合數據。
• AI驅動的韌性基礎設施應變方案（AI-Powered Resilient Infrastructure Playbook）：協助企業識別並揭露關鍵生命週期風險，包括針對已知缺陷發出個人化警示，以及評估企業對後量子密碼技術的準備程度，協助團隊及認證合作夥伴制定基礎設施現代化升級計畫，並排定各項工作的優先順序。

思科執行副總裁暨首席客戶體驗長Liz Centoni表示：「AI正大幅縮短企業應對威脅的時間。即使企業已掌握自身面臨的漏洞風險，真正的關鍵仍在於能否據此採取行動。透過將Cisco IQ的漏洞分析資訊整合至由Splunk平台驅動的Cisco Data Fabric，分析人員便能在調查過程中即時取得相關資訊，從而判斷下一步應採取的行動。我們也將與合作夥伴及專業服務團隊攜手合作，協助客戶從識別風險邁向實際降低風險。」