AI安全治理框架3.0发布 第一线DYXnet SASE助力外企安全调用智能体
2026 年国家网络安全宣传周期间，全国网络安全标准化技术委员会正式发布《人工智能安全治理框架 3.0》。新版框架将 AI 治理范围从模型本身，延伸至数据调用、API 访问、应用访问行为等全流程场景，为企业智能化建设提供参考的安全运行思路。随着人工智能应用持续深化，不少外资企业在中国市场探索 AI 落地，在研发、办公协作、智能运营等场景开展模型工具试点。
在此背景下，终端访问管控、模型调用行为治理、全网统一安全底座建设的需求持续升温，成为一部分外资企业智能化建设中关注的方向之一，也让 SASE 云安全架构迎来落地空间。为适配行业全新的 AI 治理参考方向，市场上不少网络安全服务商持续打磨优化相关解决方案，第一线 DYXnet 便是其中之一，依托成熟的云网安融合思路，打造适配多场景的 SASE 服务能力，可匹配企业 AI 访问治理的落地诉求。
企业 AI 普及提速，传统网络架构适配性不足
当前企业 AI 应用呈现快速普及趋势，办公终端、移动终端、各类业务终端均可便捷接入各类大模型工具。员工日常工作中，会通过模型开展文案生成、数据分析、资料整理、内容辅助创作等操作，AI 工具已经深度融入企业日常办公流程。
传统企业网络架构依托固定内网边界开展防护，防护模式相对静态，更适配单一办公场景。而当下企业终端接入方式更加灵活，终端类型更多、访问场景更分散，传统网络防护手段较难覆盖多样化的 AI 调用行为，难以实现精细化的访问区分与行为管理。
《人工智能安全治理框架 3.0》提出相关治理思路，倡导企业建立全流程、可追溯、可管控的 AI 应用运行体系，对终端访问 AI 服务、模型调用行为、数据交互过程做好常态化管理。这一治理参考方向，推动部分企业升级原有网络安全体系，转向更灵活、以身份为核心的新型访问架构。
SASE ZTNA 重构企业 AI 访问安全体系
SASE 安全访问服务边缘，结合 ZTNA 零信任理念，打破了传统内网外网的固定边界模式，以设备状态、人员身份、访问场景作为权限判定依据，构建动态、轻量化的全网访问治理体系，能够适配现阶段部分企业 AI 规模化应用的治理需求。
在 AI 应用场景中，SASE 可实现模型访问的精细化管理。企业可根据岗位权限，划分不同人员的模型使用范围，规范内部 AI 工具调用秩序。当终端尝试接入非授权模型服务时，系统可基于预设策略识别并管控访问行为，帮助企业梳理网络访问秩序。
同时，SASE 能够完整留存终端访问行为记录，包含访问人员、访问时间、访问目标等关键信息，实现 AI 使用行为的全程可追溯，助力企业在智能化场景下开展规范化运营管理。
云网安融合模式，适配外企规模化 AI 落地需求
在外企智能化建设过程中，不少企业存在多分支、多终端、多办公场景的特点，对网络统一管理、轻量化部署、稳定访问体验有着较高诉求。
市场中多家服务商布局 SASE 云网安融合服务，第一线 DYXnet 的 SASE 解决方案，整合 SD-WAN、ZTNA、网页安全网关等多项能力，打造一体化云端安全访问体系。云原生交付方式部署更轻便，可实现全网终端统一纳管，在合理网络条件下优化访问体验，同时帮助企业统一规范各类 AI 应用访问行为。
在行业落地实践中，已有部分企业依托 SASE 架构搭建统一访问底座，对内部模型调用行为进行标准化管理，尝试让 AI 应用在可控、有序的网络环境中运行。
智能化建设新阶段：安全底座优先于应用落地
行业观察显示，多数企业在 AI 建设初期，更关注模型功能落地与业务赋能，容易忽略终端访问秩序治理，导致内部 AI 使用场景分散、管理标准不统一。
结合新版 AI 安全治理框架的建设思路，不少企业 IT 团队形成一种建设思路：智能化建设可参考 “底座先行、应用后置” 的逻辑。优先搭建统一的网络访问安全底座，规范全网 AI 调用行为，再逐步开放各类智能工具赋能业务，推动智能化建设稳步推进。
针对制造、商务服务、科技行业等不同领域企业的场景差异，SASE 可灵活适配不同终端环境与业务需求，兼顾生产稳定性与办公智能化需求，适配多行业企业的 AI 落地场景。
从行业实践来看，这类需求具备真实业务底座，但落地节奏存在明显分层。不少制造、科技领域的外资企业，已经在研发、生产、办公场景开展 AI 试点，借助模型工具完成文档处理、产线分析、内容创作等工作，以此提升内部运营效率。
随着 AI 工具在企业内部使用范围扩大，如何统一管理多终端、多场景下的模型访问行为，实现访问权限区分、操作行为留痕，成为不少企业 IT 团队需要解决的配套问题，也带动市场对 SASE 这类访问治理底座的关注。
SASE 成为企业 AI 常态化运行基础设施
随着人工智能安全治理体系持续完善，企业 AI 应用将从零散试点走向全员普及、常态化运行。企业对终端访问治理、全网统一管控、标准化 AI 使用秩序建设的需求将持续提升。
SASE 作为云网安一体化的新型网络架构，不局限于单一模型防护，而是从网络访问入口层面规范整体 AI 应用生态，为企业智能化转型提供稳定、统一、标准化的底层支撑。未来，轻量化、云原生、可全域管控的 SASE 服务，可以作为有跨分支统一访问治理诉求的外企，在中国市场落地 AI 应用可选的一类云网安底座方案，持续助力企业智能化、规范化发展。
