核心嘅改變係架構上:Exabeam 嘅行為模型直接喺 Google Security Operations 內部已經存在嘅數據上運行,而唔係將安全遙測數據送去外部分析引擎。咁樣安全團隊就可以喺同一平台上,將本來用嚟監控人類用戶嘅行為基線建立同異常偵測,套用到非人類身份——即係 AI Agent——身上。
呢個解決方案亦都可以喺 Google Cloud Marketplace 上採購,減少已經用緊 Google Cloud 嘅機構嘅行政手續。
傳統安全監控係為咗人類行為模式而設計嘅:登入時間、檔案存取量、權限提升順序等等。AI Agent 打破晒呢啲模式。佢哋 7x24 運作、直接呼叫 API、用有效嘅憑證執行合法工作流程,而且隨住底層模型更新或重新訓練,可能會 silently 偏離原本嘅行為。
Exabeam 同 Google 嘅整合透過三個機制處理呢個問題:
對非人類身份進行行為分析。 安全團隊可以喺同一個平台入面,將 AI Agent 嘅活動模式同人類用戶一齊監控,偵測出表示濫用、偏差或者受損嘅異常情況。當一個 Agent 開始存取佢正常範圍以外嘅系統,或者用唔尋常嘅順序呼叫工具,行為模型就會出警示。
統一嘅內部威脅偵測,涵蓋人類同 Agent。 Exabeam 嘅行為智能可以識別出高風險活動,無論佢係嚟自員工、外判商定 AI Agent。Exabeam CEO Pete Harteveld 話:「AI Agent 嘅崛起正從根本上改變工作方式,亦改變咗組織需要點樣諗風險。」 Exabeam 嘅首席 AI 及產品總監 Steve Wilson 就講得更直接:「隨住 AI Agent 變成企業環境入面嘅數碼員工,組織而家必須用同等嘅監督力度去保護同治理人類同非人類身份。」
唔使搬動數據。 因為分析直接喺 Google Security Operations 現有數據上運行,團隊唔需要將 Agent 嘅遙測數據 routing 去其他工具。根據 Exabeam 內部測試,咁樣可以將偵測、調查同回應工作流程嘅速度提升高達 80%。
呢次整合建基於 Exabeam 喺 2025 同 2026 年持續嘅努力,將行為智能應用於「Agentic Enterprise」。該公司喺 2026 年 7 月將 AI 偵測覆蓋範圍翻倍至 90 個偵測模型,除咗原有嘅 OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot 同 GitHub Copilot 之外,仲加入對 Anthropic Claude 嘅支援,並發布咗 OWASP Agentic Top 10 嘅覆蓋見解。佢哋仲贏得咗 2026 年 Google Cloud 年度合作夥伴獎(安全:分析與營運類別)。
底層嘅理念係:AI Agent 嘅風險其實同內部威脅好相似——一個有授權嘅實體,拎住合法憑證,做緊啲出乎意料或者危險嘅事——但傳統工具睇唔到,因為佢哋係為人類而校準嘅。將 Agent 行為分析塞入安全團隊已經用緊嘅主控台,Exabeam 同 Google 嘅賭注係:解決方法唔係一個新工具,而係喺團隊已經用緊嘅工具入面提供更好嘅可視性。