随着AI扩散，安全漏洞日益扩大…JupiterOne推出攻击面与漏洞管理新产品

```html 随着人工智能引入速度的加快，企业安全团队的忧虑也在与日俱增。这是因为，难以一眼看清隐形的人工智能资产和日益复杂的攻击路径，使得甄别实际风险变得更加棘手。顺应这一趋势，人工智能风险管理平台厂商 JupiterOne 推出了两款面向企业安全团队的新产品。 JupiterOne 于当地时间13日宣布推出“人工智能攻击面管理”和“集成化漏洞管理”。公司解释称，此次推出的产品旨在展示分散在企业整体环境中的 AI 系统、资产、漏洞以及 AI 代理之间的关联关系，并帮助理解这些因素如何转化为实际的业务风险。 此次发布正值生成式 AI、软件即服务以及云资源快速增长的时期。JupiterOne 认为，安全团队追踪这些变化的速度，慢于现场的部署速度。特别是随着 AI 代理开始连接到几乎所有系统，攻击面随之扩大，漏洞的积累速度也超过了安全团队的应对速度，公司将此视为一个问题。 追踪 AI 代理、云环境及账户的关联结构 AI 攻击面管理是一项基于数百个集成功能进行自动检测，持续更新并展示企业环境的服务。它被设计成能够在一个屏幕上以图谱形式查看 AI 代理、系统、云资源、账户及权限之间的交互。 安全负责人可以通过自然语言查询或 JupiterOne 自身的查询语言，确认当前存在哪些资产、它们之间如何连接、可能以何种方式被利用，以及最终可能对业务产生哪些影响。这是一种并非简单罗列清单，而是以关系为中心来解读风险的方法。 JupiterOne 首席执行官 Paul Porrte 表示：“AI 已经改变了攻击面，新的模型每天都在增加整个行业的潜在弱点。” “大多数安全团队在碎片化的工具环境中工作，对系统间的交互缺乏清晰的理解。”他接着强调，此次发布是一种无需强行拼接不同工具、程序或团队，就能简化风险评估的方案。 以实际攻击路径为中心，而非“理论风险”，对漏洞进行优先级排序 一同发布的集成化漏洞管理是一款专注于漏洞优先级排序的产品。JupiterOne 指出，现有的扫描器往往会列出“可能存在漏洞”的项目，而通用的严重性评分体系也常常仅反映理论风险，导致难以判断实际应优先处理哪些问题。 该产品会根据每位客户的实际部署环境来分析漏洞。它不仅查看单个漏洞，还会在整个攻击链中展示该缺陷与哪些资产相关联，以及攻击者可能沿着何种路径移动到核心资产。对于安全团队而言，这种结构有助于他们优先查找“实际被突破可能性高的点位”，而非仅仅关注评分高的漏洞。 此外，它还能整理来自多个安全工具重复提交的检测结果，并识别出每项资产的所有责任方。公司解释说，这可以使修复工作更快地分配给负责人，从而缩短处理时间。 JupiterOne 首席产品官 Kevin Tonkin 表示：“安全团队正被庞大的漏洞数量和缺乏上下文信息所困扰。” “通过将漏洞与周边资产和攻击路径联系起来，并指明谁应该修复什么，可以带来更加高效的响应。” 加强针对受监管行业的攻势……以基于图谱的安全模型为前沿 这两款产品均运行在公司的“图谱原生”数据平台上。JupiterOne 的优势在于其图谱模型，该模型允许用户查询风险如何在资产、账户和控制措施之间流动。该公司声称，与静态的资产清单相比，关系型数据能更好地展示实际的攻击路径和业务风险。 该公司一直将金融、医疗等强监管行业的安全团队作为主要客户群。随着 AI 部署的加速，合规性和内部控制的需求也在同步增长，因此该公司正试图通过既能提供“可见性”又能提供“优先级排序”的产品战略来攻占市场。 截至目前，JupiterOne 已通过四轮融资累计筹集了 1.19 亿美元。按韩元计算约为 1.776599 万亿韩元。主要投资者包括贝恩资本风投、Sapphire Ventures、思科投资、Splunk Ventures 以及 Tribe Capital Management 等。 我们身处一个 AI 的普及能直接带来生产力提升的时代，但与此同时，安全风险也正以更广更深的方式扩散。JupiterOne 的此次发布表明，企业安全市场的竞争焦点正从单纯的漏洞检测，转向能够多快解读出 AI 与云交织下的实际攻击路径。 TP AI 注意事项 本文使用基于 TokenPost.ai 的语言模型进行摘要。具体内容可能与原文有出入或遗漏。 ```