AI安全典型案例｜派拉软件AIGS——AI智能体身份治理安全平台

去一年，AI大模型与智能体加速渗透千行百业，但数据投毒、提示注入、深度伪造等新型攻击手段层出不穷，传统安全体系承压严重，AI安全已成为所有落地项目无法回避的“必答题”。

作为长期深耕AI安全领域的产业观察者，安在于2026年初承接上海市经信委专项课题，通过厂商走访与行业调研形成AI安全产业能力图谱，并发布《2026中国AI安全产业发展调查报告》。为进一步推动成果落地，安在面向全行业征集AI安全典型案例，聚焦真实场景与落地实效，旨在树立标杆、提供选型参考。

本期案例，我们将展示派拉软件自主研发的AIGS（AI智能体身份治理安全平台），并邀请派拉软件研发总监茆正华，围绕该产品的设计理念、技术架构、落地成效及行业思考展开深度分享。以下为详细内容。

案例展示：人机同源·零信任AI治理

派拉软件AIGS——AI智能体身份治理安全平台

一、场景与痛点

目标客户群体

AIGS面向受强监管驱动、数据敏感度高、正处于数字化转型深水区的大型政企与头部企业，核心决策者为CIO、CISO及IT架构负责人。重点行业包括：

1、金融与证券（P0级）

2、汽车与高端制造（P1/P2级）

3、医疗、高校科研与消费零售

共同特征是AI/智能体已进入核心业务，且对“数据不出域、100%可审计”有刚性要求。

核心安全风险

根本矛盾在于大模型“概率性”与企业业务“确定性”之间的冲突，风险集中在六个维度：

1、身份不清与审计黑洞：Agent调用业务系统时日志仅记录“System”或API Key，无法追溯至具体责任人；

2、数据越界与RAG泄露：传统隔离在向量库失效，Agent可能越权暴露商业机密、研发图纸等敏感数据；

3、幻觉执行与操作失控：概率性误判可能触发误删数据库、错误产线指令或非法资金调拨；

4、影子智能体泛滥：员工私自搭建未注册的AI助手，游离于安全管控之外；

5、凭证硬编码与提示词注入：长效API Key成为“万能钥匙”，攻击者可劫持Agent越权调用；

6、合规监管压力：难以满足等保2.0、数据安全法及GDPR/SOC2等要求，安全部门常因无法评估AI风险而否决项目。

行业共性与市场空白

上述痛点具有强共性——只要Agent接触核心数据，身份、授权、审计问题就必然爆发，差异仅体现在行业容错率（如金融防错拨、汽车防图纸泄露）。

市场现有方案均存在缺口：面向‘人+业务应用’场景设计的传统IAM，其静态RBAC模型，无法应对海量非人类身份的高频动态调用；云厂商原生治理存在强生态绑定；AI PaaS平台权限仅到粗粒度API层。真正的空白在于一个厂商中立、支持私有化与信创、统一纳管人机身份，并能深入RAG向量切片级和图谱关系级的“AI访问控制安全底座”。

二、解决思路

技术架构与核心路线

AIGS遵循“身份优先”的零信任架构，控制面与数据面解耦，形成“事前认证、事中决策、事后审计”三层闭环，对齐NIST零信任模型。平台由三大组件构成：

AIM：智能体身份认证管理，负责非人类身份全生命周期与令牌委派；

AAM：智能体权限管理，负责多模型决策与人机审批；

AGA：智能体权限稽查，负责全链路追踪与互斥权限检测。

核心技术机制包括：ParaFGA细粒度授权（OpenFGA+Neo4j双引擎，精度至单资源×单操作）、ReBAC关系授权、三重交权判定、RAG向量切片级前置过滤、人机协同HITL，以及真实密钥集中托管、运行时按需注入的无密钥化机制（凭据短时有效、自动轮换，不写入代码），与AI/MCP网关侧的提示注入与越狱检测拦截；并通过智能体资产发现与纳管，消除游离于管控外的影子智能体。

与传统方案的差异

整体升级体现在五个维度：

1、纳管对象：将Agent视为“数字员工”，颁发不可伪造的工作负载证书；

2、凭证传递：以OAuth2.1 Token Exchange替换静态API Key，发放内嵌双重身份的5分钟短效降权令牌；

3、授权模型：从静态RBAC升级为关系、属性、时间等多模型混合的动态决策；

4、审计能力：从无自然人关联的“System”日志，升级为“谁→用哪个Agent→访问什么资源”的全链路追踪；

▲ AIGS 稽查工作台·决策日志：累计 58765 次访问决策逐条留痕，允许 43564 / 拒绝 15201，每条含用户、资源、操作动作、拒绝原因、风险等级与来源 IP

5、治理理念：从单向权限分配转为“分配→实时检测→定期稽查→智能分析→合规证明”的自动闭环。

关键设计取舍

1、边界克制：只做AI访问控制，不涉足提示词编排与模型微调，确保架构纯粹、侵入性低；

2、双引擎：以OpenFGA保证精确判定，Neo4j支撑毫秒级图查询，换取高并发性能；

3、前置过滤：放弃检索后过滤，采用预注入用户ACL的方式从源头杜绝越权；

4、复用叠加：在企业现有IAM/HR/网关之上通过标准协议叠加能力，坚持厂商中立、全栈信创与100%私有化。

三、实际应用情况与效果

落地场景

产品已在金融、汽车制造、高科技与大消费等行业的多家头部企业落地，典型场景包括：员工个人AI助手安全调用内网资源、桌面AI助手跨系统复杂任务执行、全员AI探索中发现并管控影子Agent、对RAG知识库实施向量切片级过滤，以及OpenClaw类工具通过MCP服务的安全调用等。

代表性案例

某头部家电集团：内部已部署1000+个Agent，通过AIGS实现企业级智能体认证与跨节点身份传递，消除了多AI开发平台间的权限割裂。

某券商：五大核心用例全部验证通过，实现了AI行为从“黑盒”到可控可审的转变，彻底杜绝了Agent“万能钥匙”式越权，并确保高危操作必须经人类二次审批。

量化指标

性能：Token生成<500ms，认证响应<3秒，认证成功率≥99.9%，复杂权限判定P99<50ms，支持1000+QPS；

安全：攻击面收敛90%以上，硬编码密钥风险降为0，责任溯源率达100%；

效率与ROI：审计排查时间缩短70%，年度权限梳理成本降低80%，PoC至生产周期缩至2-6周，单Agent运维TCO降低40%-60%，三年平均ROI约200%。

推广进展

V1.0正式发布阶段 ， 已获得多家行业头部企业作为种子标杆客户 ， 并入选安全牛 《AI时代数字身份安全技术应用指南》代表厂商及上海经信委创新攻关成果目录 。商业化上采用双重叙事策略：对CISO强调合规与审计闭环，对CEO强调扫除安全顾虑、释放AI生产力；提供大型政企一体化私有化部署与并支持信创。

对话派拉：解码ParaFGA与RAG防线

为进一步剖析AIGS的底层逻辑与实践思考，我们与派拉软件信息安全专家茆正华进行了专项访谈。以下为访谈精华摘录。

一、为何切入该方向？看到了哪些市场空白？

派拉自2008年起即深耕数字身份治理（IGA）与访问控制，服务上千家中大型政企。我们认为不应为AI Agent另建孤岛，而应将其视为“数字员工”，依托现有IAM底座自然延伸出机器身份（NHI）管理，实现“人机同源”的一体化治理——这是跨界厂商难以短期复制的壁垒。

直接动因来自一线矛盾：业务部门急于上AI提效，安全部门却因无法评估“黑盒风险”而频频否决。我们需提供“业务安全笼”来释放AI生产力。同时，Gartner预测到2027年超50%企业将用Agent处理20%以上业务，到2029年超50%针对Agent的攻击将利用访问控制漏洞；叠加《数据安全法》等监管要求，身份与访问治理正从可选项变为刚需。

二、产品功能边界与技术路线如何取舍？为何选择该架构？

功能上，我们坚守“安全控制平面”，不做模型开发或业务编排——AIGS仅作为AI访问的“控制大脑”，与Dify等开发平台彻底解耦，确保架构中立且落地侵入性极低。

技术路线采用控制面/数据面解耦的零信任三层防线，核心为ParaFGA统一策略平面（OpenFGA+Neo4j双引擎），并将防御下沉至RAG向量切片级，辅以三重交权与HITL兜底。之所以如此设计，是因单一权限引擎难以兼顾ABAC的精确属性推理与ReBAC的极速关系链路查询，双引擎各司其职；而“控制大脑+网关手脚”的解耦模式，让业务系统免改造即可完成防线构建。

三、研发中最大技术挑战是什么？如何突破？

主要攻克六项难点：

1、海量高频异步调用：为每个智能体签发不可伪造的工作负载身份证书（基于SPIFFE/SPIRE标准签发SVID，mTLS证书高频轮换）；跨节点调用通过OAuth2.1 Token Exchange生成内嵌‘人类发起人+执行Agent’双重身份的委派令牌，并动态降权为5分钟短效。

2、复杂动态授权与RAG向量级隔离：首创ParaFGA统一策略平面与三重交权，RAG场景预注入allowed_doc_ids实现“前置过滤”；

▲ AIGS 授权管理·智能体授权：17 个智能体逐一绑定业务角色（公文写作、问数、内容审核、代码评审 Copilot 等），Agent 按“数字员工”纳入统一身份治理

3、黑盒与高危操作：通过CIBA人机协同，高危动作强制挂起，人类二次确认后发一次性令牌；

▲AIGS 授权管理·人类确认配置：数据库高危操作（DROP/TRUNCATE）、生产发布双人审批、批量封号、数据出境等 8 条规则，命中即强制人工确认

4、性能与安全平衡：OpenFGA+Neo4j双引擎支撑1000+QPS，判定P99<50ms，图查询P99<20ms；

5、异构系统无痛接入：MCP协议代理网关将老REST API零代码封装为MCP工具，aigs-proxy透明代理使老系统免改接入；

6、数据主权与信创：厂商中立+100%私有化，全面适配飞腾/鲲鹏、统信/麒麟、达梦等国产软硬件。

四、与同类产品相比，核心差异和优势是什么？

最大护城河在于实现“人类身份与机器身份同源、同生命周期、同策略一体化治理”。对比传统IAM（为人+浏览器、静态RBAC设计、审计仅见“System”），AIGS以OBO流强绑“人类发起人+执行Agent”双重身份，100%溯源到自然人，并用ParaFGA图谱支撑复杂动态代理授权。对比云厂商/AI PaaS（如阿里云Agent Identity、火山AgentKit、AWS Bedrock、扣子），AIGS保持厂商中立，既管云上也管内网，内置CIBA/HITL确定性熔断。对比国际新兴NHI/ASPM厂商（Oasis、Token Security等），AIGS覆盖“事前换发—事中决策—事后审计”全链路，并在业内率先落地RAG向量切片级过滤与HITL人机协同兜底，后者多为单点或旁路治理。

五、最具代表性的客户案例？客户最看重什么？

最具代表性的是某券商——针对员工个人AI助手调用内网资源的场景，在不暴露内网拓扑前提下，完成身份认证、存量API零代码转MCP工具、权限降级、高危操作HITL拦截、MCP代理五大核心用例，全部验证通过，阻断约90%攻击面，实现100%责任溯源。另一头部家电集团内部已部署1000+个Agent并完成立项。

客户最看重三点：让AI行为从“黑盒”变为可控可审；防止Agent“万能钥匙”式越权；高危删改操作须经人类二次审批，满足证监会及国家金融监督管理总局的合规要求。

六、如何看待当前竞争格局？派拉的位置和策略？

赛道处于爆发初期，传统安全巨头、云大厂、AI PaaS平台与新兴安全企业多方混战。派拉AIGS的差异化站位是“人机身份一体化治理”+“厂商中立的安全基座”——依托成熟IAM底座实现同源治理，防御下沉至RAG切片与HITL兜底，既管云上大模型，也通过MCP网关深入内网。市场策略采用“双重叙事”（对CISO讲合规保底、消除审计黑洞；对业务总裁讲释放生产力、支撑规模化）与“灵活组合”商业模式（中小企业SaaS标准版、强合规政企私有化增值版）。

七、下一步迭代方向？如何看待赛道未来趋势？

三年战略（2026-2028）从“权限管控”迈向“持续信任评估”与“数据深度治理”：

2026年：夯实基座与生态集成（推广OpenFGA策略控制、STS动态换牌、MCP网关，深化与百度/智谱等大模型、Dify/n8n等编排框架及安全厂商的开箱即用集成）；

2027年：引入ITDR（身份威胁检测与响应）与UEBA构建持续信任评估，AI驱动异常检测（权限漂移/高频爬取）并自动触发Kill Switch，同时推出策略智能大脑（智能权限推荐、常态化IGA稽核、基于意图的访问控制）；

2028年及以后：深度落地ADSG（智能数据安全治理），补全数据自动分类分级，并探索基于区块链与可验证凭证（VC）的去中心化身份（DID）。

趋势判断：Agentic AI规模化将压垮静态密码体系，催生NHI与Secretless刚需；“访问控制漏洞”将成为AI时代首要攻击面；强监管下“数据主权+私有化不出域+100%可溯源”成为合规底线，具备私有化/信创/中立能力的平台将享受政策红利。

用户点评：行业视角·需求与建议

用户一：

该产品解决了甲方在日常工作中遇到的真实痛点。以前公司内部各类 AI 智能体的操作无明确责任人，审计日志无法溯源，会出现图纸泄露、产线误操作后难以定位到人的问题；研发 RAG 向量库缺少精细化权限隔离，智能体容易越权调取涉密算法、产线图纸；大模型幻觉引发智能体下发错误生产指令，缺少强制人工拦截机制，存在生产安全风险；研发、产线人员私自搭建未备案的智能体，形成不受管控的影子AI。PA的AI治理平台可以较好的进行管控。

与市面上其他方案相比，其差异化价值在于区别传统 IAM，PA的AI治理平台可以实现人机身份一体化统一治理，专门适配海量动态机器人智能体，解决传统工具只管人、不管机器的短板；既能管控云上模型，也能对接本地工控及内网系统，无生态绑定限制；依托 MCP 网关透明代理，现有工控系统无需大规模改造即可接入，不会中断产线运行。

从甲方视角看，这类产品在实际落地中还需注意以下问题：需提前完成老旧工控环境的接口兼容性测试，验证代理网关适配能力；针对产线 7×24 小时高并发场景开展压力测试，避免权限校验延迟影响机器人实时调度；明确离线作业场景下的临时授权、日志同步兜底方案，打通平台审计日志与企业现有 SIEM、工业安全平台，实现统一审计溯源。

用户二：

该产品有效解决了大模型应用落地过程中“身份确权难、操作审计难、数据防泄露难”的核心痛点。通过将“自然人+智能体”双重身份强绑定，实现了全链路操作日志的100%责任溯源，切实回应了监管合规对“数据不出域、操作可审计”的刚性要求。

相较于传统静态RBAC架构及云厂商强绑定的原生方案，该平台提出的“人机身份同源一体化治理”理念具备显著的架构前瞻性。

在实际部署中，建议重点关注存量异构系统接入时的兼容性测试，确保MCP网关代理在高并发业务场景下的转发性能与稳定性。同时，鉴于动态令牌轮换与HITL（人机回环）审批机制的引入，需同步优化现有ITSM运维流程与应急响应预案，平衡安全合规要求与业务敏捷性，避免因校验环节增加导致业务流程阻滞。

用户三：

该产品较好解决了企业在AI Agent规模化应用过程中暴露出的身份管理、权限控制、访问审计等基础治理问题。尤其是在一个员工可同时使用多个Agent、多个Agent又可调用多个业务系统的场景下，传统基于账号、API Key的管理方式难以满足最小权限和责任追溯要求。

与市面其他方案相比，产品将AI Agent作为“数字员工”进行统一身份治理，将传统IAM能力延伸至非人类身份，实现细粒度动态授权，在理念和技术路线方面具有一定创新性。相比仅提供API鉴权或模型网关能力的产品，其更关注AI访问控制这一基础能力，能力主要集中在身份、授权和审计领域。

从甲方视角看，实际落地还需重点关注以下方面：与现有IAM、零信任、API网关、数据权限体系的兼容性，避免形成新的安全孤岛；大规模Agent和高并发场景下的性能表现，以及策略引擎的运维复杂度；策略设计和持续运营成本，特别是细粒度授权模型可能带来的权限维护压力。

用户四：

对于智能体使用方，一直担心智能体存在无法察觉的操作，造成数据泄漏或运营事件，例如：对数据和运营的超范围访问——最终演变成数据泄露或运营事故。AI智能体身份治理安全平台正好解决了这一痛点。

与市面上其他方案相比，其差异化价值体现在审计能力的提升，实现了全链路追踪。

从甲方视角看，这类产品在实际落地中还需注意AI智能体身份治理安全平台自身的安全性，因为其五个维度升级会获取大量的高级权限。

用户五：

该产品解决了甲方在日常工作中遇到的真实痛点。我们公司作为派拉IAM的用户，派拉IAM在某地新厂的部署非常成功，将10+业务系统统一接入IAM平台，用户通过IAM平台使用SSO来登陆业务系统，避免各个业务多套帐号和密码体系，提升了访问控制能力。派拉的AI方案，我们目前也正在测试，整体效果良好。

与市面上其他方案相比，其差异化价值在于派拉在访问控制领域是中国第一梯队的产品，较其他产品，用户体验更好，功能更强，系统更稳定。

从甲方视角看，这类产品在实际落地中还需注意IAM和AI平台以及其他业务系统的整体架构和系统对接整合能力。

附件下载及试用体验

1、资料下载：

《AIGS产品白皮书》

《企业级AI平台访问控制安全解决方案》

2、体验与试用：