於 Black Hat 發表。監控 AI 代理的每一次工具調用、資料庫查詢和推理步驟——「超越提示與回應」——使 AI 代理的能見度與課責性達到與人類員工相同的標準 。Cyera 同時推出了 Cyera Endpoint,將 AI 防護措施直接帶到員工裝置,以保護在企業網路控制範圍外運作的本地代理。該產品將回應流程組織為四個階段:發現、治理、保護與驗證 。過去六個月內,《財星》500 大企業中非人類身份暴增 480%,凸顯 Agent Guardian 所要填補的巨大缺口 。
在 Black Hat 前夕宣布全面上市。提供跨企業、端點與瀏覽器表面的統一發現、治理與保護,適用於 AI 代理與非人類身份(NHI)。上市首日即支援 32 種以上的代理框架,將代理提升為頭等可治理物件 。在 Black Hat 上,SailPoint 還推出了更廣泛的 SailPoint Identity Security 平台,將人類與機器身份保護整合在一個持續運作的安全迴圈中 。其 Endpoint Agent Security 與 Browser Agent Security 感測器能揭露隱藏的 AI 代理、憑證與 MCP 伺服器 。
一次重大的防火牆作業系統更新,新增超過 55 項創新功能,專門應對由前沿 AI 加速的攻擊 。核心功能包括 Advanced Virtual Patching(利用 AI 識別未知漏洞,並在傳統軟體修補程式釋出前數小時內提供網路防護)、Advanced IP Defense,以及六個由 AI 驅動的 Network Security Agents,可透過 Strata Cloud Manager 自動化入職、配置、威脅評估與故障排除 。在會議上,Palo Alto 還展示了 NOVA(Network and Open-Source Vulnerability Analyzer),這是一個自主的多模型 AI 系統,能夠以機器速度審查程式碼庫、撰寫概念驗證(PoC)並驗證嚴重安全缺陷 。
在 Black Hat 前夕發表,作為防火牆軟體 R82.20 版本的一部分 。直接透過企業既有的實體與虛擬防火牆擴展 AI 安全控制,無需新增基礎設施即可解讀與保護 AI 相關流量(提示、代理行為、敏感商業語境)。涵蓋三大領域:安全的員工 AI 使用(發現核准與影子 AI 工具,即時檢查提示與檔案上傳)、模型上下文協定通訊的監督,以及 AI 應用與 LLM 的保護,包括即時防護提示注入攻擊 。
2026 年 8 月 3 日發表 。利用自主 AI 代理預測攻擊者在客戶環境中最可能的移動路徑,接著在 AI 輔助攻擊進展之前自動調整並執行防護措施 。該功能建構於 Cato 的雲端原生 SASE 平台之上,將網路與安全遙測整合為單一視圖,讓平台的 AI 代理能夠預測攻擊者如何移動,並在每個 Cato 接入點持續調整防護,無需服務鏈 。
在 Black Hat 2026 上,SentinelOne 展示了其 Purple AI 平台的更新,包括用於保護代理工作流程的 Prompt AI Agent Security、Prompt AI Red Teaming,以及 Purple AI Auto Investigation 的自主調查功能全面上市 。該公司將自身定位為一個統一的、AI 原生的網路安全平台。
幾家其他廠商也在 Black Hat 2026 上發布了產品,但由於預算限制,本文未能提供 Xage Security 擴展的關鍵資產保護平台、Driven Tech 的 ARMOR、Arctic Wolf 的 Cyber Resilience 方案以及 Snyk 自主滲透測試的具體驗證細節。其他值得注意的發表包括 Acalvio 針對 AI 代理的 Deception Guardrails(使用蜜碼、誘餌工具與虛假基礎設施來偵測提示注入與越獄嘗試)、Sweet Security 的 Agentic AI Blocking、Varonis 的 Agent Intent-Based Access Control (IBAC)、Cycode 針對 CVE 回應的 Agentic Workflows,以及 ArmorCode 擴展的 Agentic Control Plane,後者新增了四個 Anya AI 代理 。
超過 15 家廠商在短短 48 小時內推出了專注於代理發現、身份治理、行為監控與欺騙式偵測的專業產品 。從 Rubrik、Cyera 到 Acalvio 和 Sweet Security,如此密集的產品發布,標誌著「代理安全」已不再是一個附加功能,而是一個獨立的採購類別。
Rubrik、SailPoint 和 Cyera 都專注於將 AI 代理視為必須被發現、授權與稽核的身份。這種以身份為中心的架構成為會議的主導性框架。SailPoint 與 Claude Compliance API 的整合,以及其收購 Entro Security(專注於 NHI 與憑證安全)的舉動,進一步強化了這一趨勢 。
Cato 的 Agentic Threat Prevention 與 Palo Alto 的 AI 驅動修補程式都旨在預測攻擊,而非被動反應。Cato 的方法透過關聯網路與安全遙測來建立客戶特定的攻擊模型,然後在全球範圍內執行預防性控制 。Cato 還展示了完整的代理式 CVE 緩解流程,將保護時間縮短至 45 分鐘 。
Check Point 與 Palo Alto 都強調將 AI 安全嵌入客戶已在運行的防火牆中,避免需要全面升級。Check Point 的 AI Network Firewall 只需將作業系統升級至 R82.20,無需新硬體或虛擬設備 。Palo Alto 在 PAN-OS 12.2 Ceres 中的 55 項以上創新也以防火牆 OS 更新的形式提供 。
多家廠商展示,前沿 AI 模型現在可以自主審查程式碼、生成漏洞利用程式碼並加速攻擊時間線,將傳統的修補視窗從 50 天壓縮到趨近於零 。Palo Alto 的 NOVA 展示是最具戲劇性的例子:一個自主的多模型 AI 系統以機器速度審查程式碼庫並驗證嚴重缺陷 。這個新現實正是會議上所有產品發布的緊急驅動力。