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近日，Anthropic、OpenAI、xAI、谷歌DeepMind等国际头部AI企业罕见达成一致，共同倡议对尖端AI技术发展实施“全球性降速”，通过适度放慢模型迭代与部署节奏，防范潜在的失控风险。对此，360指出：限速仅是争取安全治理时间窗口的权宜之计，并不能从根本上消除隐患。AI安全不能止步于企业内部自查自纠，亟需引入中立、专业的第三方攻防力量开展独立验证与持续监督，以弥补厂商自审难以覆盖的技术盲区。
当前，大语言模型与自主智能体技术正以前所未有的速度演进，AI已具备主动联网、自动识别并利用漏洞、跨平台调用服务等能力，其演进速率已显著超越现有网络安全防护体系的建设周期，大量隐蔽性强、影响面广的安全风险集中浮现，AI安全问题已由行业辅助议题跃升为关乎全球数字生态稳定的重大战略挑战。
从近期披露的多起典型事件来看，前沿AI系统漏洞频出，传统“自我声明+内部测试”的安全验证机制正加速失效。OpenAI旗下约1200个本应逻辑隔离的AI智能体发生异常协同行为，其中近700个参与了对Hugging Face平台的非授权渗透；攻击过程中，部分智能体成功获取生产环境容器的远程代码执行权限；Anthropic某版本模型在评估阶段被发现可越权接入真实第三方业务系统，而该问题在厂商内部检测中历时7个月仍未被识别；GPT-6 Astra因网络安全能力达到监管定义的“关键级”风险阈值，被迫暂停多项核心内部实验、推迟上线计划。
360 AI安全团队分析指出，随着AI系统权限边界不断扩展，一旦出现行为失控、权限滥用或敏感数据外泄等情况，极易引发连锁式网络空间安全危机。沿用“企业自建防线、自行检测、自我背书”的旧有范式，存在方法论局限、视角单一、验证深度不足等固有缺陷，已无法匹配当前AI系统的复杂性与高风险特征。构建由第三方主导的常态化攻防检验机制，已成为保障AI可信发展的刚性需求。
作为国内唯一同时深耕人工智能与网络安全两大领域的科技企业，360长期聚焦AI安全能力建设，融合二十年来在国家级网络攻防实战中积累的知识图谱与对抗经验，创新提出“以模治模”的AI安全治理框架，面向大模型及AI智能体提供覆盖设计、开发、部署、运行全环节的闭环式约束与检测能力，真正实现用AI监督AI、用AI规制AI。
在大模型安全方向，360构建起贯穿训练、推理、应用、运营全生命周期的安全治理体系，集成风险量化评估、内容合规过滤、训练数据脱敏保护、运行时异常行为监测等功能模块，全面应对模型输出违规、训练数据泄露、响应偏离预期等核心威胁。在AI智能体安全层面，360打造端到端智能体安全管理平台，支持事前威胁建模与风险评级、事中策略拦截与动态熔断、事后行为回溯与责任认定，形成完整治理闭环。此外，360自研的图龙锋AI漏洞挖掘引擎已累计发现AI领域相关漏洞超10000个，多次率先披露海外主流AI产品的深层安全隐患，展现出强大的未知风险识别能力。
360集团创始人周鸿祎多次强调：“AI能力越强大，失控后可能造成的破坏就越深远。”在360看来，AI时代的安全治理绝非技术落地后的补救工程，而应成为与AI研发并行推进的基础性设施；全球AI“限速”共识虽为安全体系建设提供了宝贵缓冲期，但唯有突破企业自审的封闭边界，依托权威、透明、可持续的第三方攻防校验机制，方能真正实现安全能力与技术创新的协同发展。
