2026 年 3 月 23 日，本月刚被 Google 收购的云安全厂商 Wiz，发布Wiz AI 应用防护平台（AI-APP）。WIZ AI-APP实现 AI 应用从代码到运行时的全栈防护，覆盖基础设施、数据、模型、AI Agent 等六大核心维度，破解传统安全孤立分析导致的 AI 风险上下文盲区。

核心痛点：AI 风险跨层爆发 传统安全存在致命盲区

AI 应用是融合模型、Agent、数据、基础设施的动态互联系统，风险诞生于多系统跨层交互，而非单一层面。传统安全方案孤立分析各环节，无法还原完整攻击路径，直接导致企业 AI 资产不可见、真实风险难识别、攻击威胁响应滞后。

Wiz AI-APP：面向 AI 原生应用的全栈防护平台

Wiz AI-APP 是 Wiz 云原生应用保护平台（CNAPP）面向 AI 原生时代的演进，它将全链路可见性、跨层风险分析、运行时实时防护能力整合到同一个基于安全图谱构建的平台中，让企业能够按照 AI 系统真实的运行逻辑，完成端到端的安全防护。该平台实现了从 “理解 AI 系统构建逻辑”，到 “识别跨层攻击风险”，再到 “实时检测响应威胁” 的全流程闭环，核心能力分为三大模块。

可视性——构建完整的AI库存

企业 AI 应用的落地形态高度分散，横跨云厂商托管服务、SaaS AI 平台、自定义自研应用三大场景，带来了大量的安全盲区。Wiz AI-APP 通过多维度检测手段，为企业构建全量、完整的 AI 资产清单，实现无死角可见性：

  • 托管 AI 平台：深度对接 AWS Bedrock、Azure AI、Google Vertex AI 等主流云厂商托管 AI 服务，完整映射托管 Agent 及其对接的工具链；

  • SaaS AI 生态：实现对 OpenAI、微软 Copilot Studio 等 SaaS 平台的可见性，精准识别 AI 应用对 Sharepoint 等系统内敏感数据的访问权限；

  • 自定义与自托管 AI：通过代码与工作负载分析，识别企业环境中运行的 AI 框架、Agent 与服务，覆盖自研 AI 应用全场景。

其中，Wiz Workload Explainer是实现全场景覆盖的核心能力，它通过 AI 技术检测并解析企业 AI 应用的构建逻辑，将自定义实现的 AI 组件清晰拆解，弥补了传统确定性扫描无法识别非标 AI 应用的短板。基于此，Wiz 能够端到端映射 AI 系统的完整架构，包括底层模型、AI Agent、调用工具、数据流转全链路，无论企业采用何种架构构建 AI 应用，都能获得一致的安全防护能力。

风险——了解风险如何在各个层面产生

AI 风险的核心特征，是单一层面的问题往往不具备危害性，只有当多层条件叠加时，才会形成可被利用的攻击路径。Wiz AI-APP 的核心价值，就是通过安全图谱打通 AI 应用全层级的信号关联，还原风险的完整生成逻辑。

以前文提到的 AI 聊天机器人风险场景为例，Wiz 会关联全层级的风险信号：

  • 基础设施与访问层：AI Agent 通过公网端点暴露，存在身份认证绕过漏洞；

  • 模型与护栏层：Agent 运行的大模型托管在 PaaS 平台中，护栏配置存在缺陷；

  • 数据层：该大模型的训练数据包含企业敏感信息；

  • 应用层：Agent 具备读取并对外泄露敏感数据的工具调用权限。

上述每一个问题单独来看，都可能被判定为低风险甚至正常状态，但跨层关联后，就形成了完整的可利用攻击链。Wiz 会持续深化对 AI 原生风险的解析能力，比如精准识别并分类 AI Agent 可调用的工具类型，包括数据读取泄露、代码执行、API 交互、基础设施修改等，同时将 AI 风险与 OWASP 大模型应用 Top 10 等行业标准框架映射，帮助企业结合行业规范与合规要求完成风险优先级排序。

运行时——检测和应对人工智能威胁

AI 系统的动态特性，决定了 AI 攻击会在运行时实时展开，静态扫描无法覆盖全量风险。Wiz AI-APP 搭建了三个互补维度的运行时威胁检测体系，实现全链路攻击行为的实时捕捉：

  • 模型活动层：监控大模型的输入、输出与 prompt 交互行为，识别恶意 prompt 注入、 jailbreak 等攻击；

  • 工作负载执行层：追踪 AI Agent 的执行过程、工具调用情况与系统级活动，捕捉非预期的恶意操作；

  • 云环境层：监控身份权限使用、API 调用与基础设施变更行为，识别攻击后续的横向渗透与数据泄露动作。

    还是以 AI 聊天机器人攻击场景为例，Wiz 会在模型层识别被恶意操纵的 prompt、在容器层检测到异常代码执行行为、在云层追踪到异常的凭证使用与后续操作，同时将这些遥测数据与 AI 应用的完整上下文关联，帮助企业更早发现威胁，精准判断行为是否为真实的攻击利用，并根据实际影响程度完成响应优先级排序。

生态联动 + Agent 闭环

对企业而言，识别风险只是安全工作的第一步，将洞察转化为可落地的处置动作，才是最终目标。Wiz AI-APP 不仅实现了 AI 应用全链路的风险识别，更通过生态集成与产品联动，搭建了从洞察到行动的完整闭环。

在生态层面，Wiz 与 WIN AI 生态的头部厂商完成深度集成，将行业领先的 AI 安全能力融入平台：

  • 与 Cloudflare 集成，同步 AI 应用端点的防护状态，高亮未受保护的暴露面，降低 prompt 注入、PII 泄露、影子 AI 带来的风险；

  • 与 TrojAI 集成，接入 TrojAI 的 AI 红队测试结果，补充大模型的越狱、prompt 注入、数据泄露等漏洞信息，并通过云环境上下文丰富攻击路径，帮助企业优先处置可利用的高风险问题；

  • 与 Pillar Security 集成，接入黑盒 AI Agent 红队评估结果，补充公网暴露 AI 端点的漏洞信息，结合环境内现有风险完成攻击路径关联，聚焦高影响问题的修复。

在产品联动层面，Wiz AI-APP 与同日发布的 Wiz Agents & Workflows 体系深度打通，三大专属 AI Agent 成为安全全生命周期的能力倍增器：

  • 红 Agent 以攻击者视角验证风险可利用性

  • 绿 Agent 定位风险根因与归属负责人

  • 蓝 Agent 完成威胁调查与影响验证

同时，Wiz 还将这套能力嵌入 AI 软件开发生命周期（AI-SDLC），把安全图谱的上下文注入 AI 开发工作流，在代码提交前就自动识别配置缺陷、基于云环境风险完成修复优先级排序，甚至实现实时修复，完成安全左移。

参考资料：Introducing Wiz AI Application Protection Platform (AI-APP)：https://www.wiz.io/blog/introducing-wiz-ai-app

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