这件融资事件里有多个亮点，我们逐一分析。

如标题所说，近日，美国一家主打“意图感知端点安全”的创业公司 Ent 宣布完成1亿美元种子轮融资。这件融资事件里有多个亮点，我们逐一分析。

一、Ent什么背景？

Ent 总部位于旧金山，由网络安全资深人士 Elias Manousos 和 Brandon Dixon 创立。

这两位创始人此前曾共同创建 RiskIQ。RiskIQ 是一家专注于外部攻击面管理、互联网威胁情报和数字风险监测的公司，2021年7月宣布被微软收购，并被整合进微软安全体系，交易金额官方没有正式披露，但当时多家外媒援引知情人士消息称，收购价格超过5亿美元。

RiskIQ 的代表性能力包括：

• 从外部视角发现企业暴露在互联网上的资产；

• 监测钓鱼网站、恶意域名、攻击基础设施；

• 为安全团队提供互联网规模的威胁情报和攻击面可视化能力。

这段履历是 Ent 此次受到关注的重要原因之一。

从行业经验看，创始人如果曾经做出过被大型科技公司收购的安全产品，通常意味着其在产品化、企业客户、安全市场理解和退出路径上都有一定积累。对于早期安全创业公司而言，这种履历本身就是重要资产。

二、投资人都是谁？

本轮融资由 Decibel 领投，Sequoia、Crosspoint Capital、Craft Ventures、Shield Capital、Felicis 以及 In-Q-Tel 参投。

我们可能对美国这些投资机构不是特别了解，所以我们询问了GPT，他给出了整理结果：

这些投资机构各有背景，其中不乏网络安全、企业服务和国家安全技术领域的重要资本力量。尤其是 In-Q-Tel 的参与，让 Ent 的故事不只是普通企业安全创业融资，也带上了一定的战略技术色彩。

不过需要指出的是，Ent 目前刚刚走出隐身模式。所谓隐身模式，即硅谷创业公司常说的 stealth mode，通常指公司在一段时间内低调开发产品、组建团队、验证技术并接触早期客户，但不对外正式披露业务细节。外界能够看到的公开客户案例、产品实测和市场反馈仍然有限。因此，它还不能被视为已经完成市场验证的成熟安全厂商。

更准确地说，Ent 目前代表的是一个高调亮相的趋势信号。

三、“意图感知端点安全”是新概念吗？

Ent 对外讲述的核心问题，是传统端点检测与响应工具存在局限。

Ent强调，现代企业风险正在发生变化，很多风险未必表现为典型恶意软件，也未必一开始就命中明确的攻击特征。尤其是在 SaaS、云服务、自动化脚本和 AI Agent 广泛进入企业环境后，安全风险越来越可能隐藏在“看起来合法”的工作行为之中。

传统 EDR 通常更擅长判断“这个进程是否恶意”、“这条命令是否可疑”、“这次行为是否符合攻击链特征”。但面对“合法身份、合法工具、合法接口、合法数据访问”组合出的业务风险，单靠传统检测逻辑往往不够。

这就是 Ent 试图切入的空白地带，他们提出了“意图感知端点安全”。

“意图感知”听起来像一个新概念，但它并不是凭空出现的新技术。

它更像是把过去安全行业中的多类能力重新组合，并放进 AI Agent 时代的新语境中。

所谓“意图感知”，不是安全系统真的能够读取人的想法，而是通过一系列上下文信息判断一次操作是否合理、必要、合规以及可接受。例如，操作者是人类还是 AI Agent，当前身份具有什么权限，访问的数据是否敏感，操作是否符合其日常行为模式，以及该操作可能造成什么后果。

可以用一个简单对比来理解：

换句话说，就是在 EDR 之上增加一层更强的上下文理解和后果判断能力。

四、AI Agent正在改变端点安全的前提

从技术渊源看，“意图感知端点安全”并不是完全从零开始。它与多个已有安全方向有关：

• EDR/XDR：端点检测、行为监控、响应处置；
• UEBA：用户与实体行为分析；
• IAM/PAM：身份、权限和特权访问管理；
• 零信任：持续验证、最小权限、动态访问控制；
• DLP：敏感数据识别和防泄漏；
• CASB/SSE：云应用和 SaaS 访问安全；
• SOAR：自动化响应与编排；
• AI 安全：大模型应用、Agent 行为和工具调用风险管理。

所以，从底层能力看，它不是全新的发明，而是已有安全能力的再组合。

真正的新变量是：AI Agent 正在成为企业中的新型操作者。

Ent 创始人 Elias Manousos 在融资新闻中强调：AI 改变了人们的工作方式，也改变了攻击者行动的速度。等到传统安全系统检测到问题时，往往已经太晚。

从这个角度看，Ent 的核心叙事是：端点不应只是记录行为的传感器，还应成为实时判断和干预风险的决策点。

五、笔者观点

Ent 的设想很吸引人，但真正落地并不容易。

意图感知端点安全面临的最大难点，不是“能不能发现更多风险”，而是能不能在足够低误报的情况下提前干预。

对于国内网络安全市场而言，“意图感知端点安全”是一个值得关注但仍处早期的方向。实际上，国内厂商在相关底层能力上并不薄弱，我们的网络安全企业们早有这方面的布局。

如果把“意图感知端点安全”拆成能力模块，国内厂商并不是没有基础。例如，终端安全厂商擅长主机行为监控和处置；数据安全厂商擅长识别敏感数据和流转风险身份安全厂商擅长权限控制；零信任厂商强调动态访问；安全运营平台则负责日志关联和响应编排。

这些能力都可以成为“意图感知”的组成部分。

问题在于，国内安全建设长期存在产品割裂问题，将终端、身份、数据、应用、云、SaaS、安全运营等多个产品线和环节组合成同意能力仍有距离。

Ent的高额融资说明资本市场相信这个方向有潜力，但融资规模并不等于产品成熟度。尤其是 Ent 刚刚结束隐身模式，外界还缺少足够的客户案例、测试数据和长期部署反馈，但可以确定的是，Ent 的出现已经释放出一个明确信号：AI Agent 正在改变企业安全的基本假设。

因此，Ent 更像是一个观察窗口，而不是最终答案。

它提醒行业重新思考一个问题：当企业里的操作者不再只有人类，安全系统如何判断一次操作是否应该被允许？

这个问题，可能会成为 AI Agent 时代端点安全的新起点。

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Arch Linux 用户社区今日通报一起重大供应链安全事件。

Arch Linux 用户社区今日通报一起重大供应链安全事件。AUR（Arch User Repository）仓库于6月12日遭遇其历史上最大规模的恶意软件投毒攻击，超过1500个软件包被植入窃密代码。

在维护团队宣布完成首轮清理后不到24小时，攻击者再度发起入侵，且技术手段明显升级。

据中关村在线6月15日报道，新一轮攻击广泛采用代码混淆技术，恶意行为的隐蔽性较首轮显著增强。6月13日晚间，开发者 a821 率先识别出一批受污染软件包，涉及多个 Node.js 工具、一款 Plasma 6 桌面小程序、若干 Firefox 相关包、Aura 浏览器及一个 NeoVim 插件，多个样本均检测出经过混淆的恶意代码。

随后，开发者 Nicolas Boichat 借助本地部署的 Gemma E2B 人工智能模型，进一步挖掘出更为隐蔽的恶意样本。这批攻击将恶意逻辑穿插在 Bun 命令执行流中，混淆手法较第一波更为复杂。发现问题后，维护团队迅速处理了所有已知受影响的包，重置全部恶意提交记录，并对涉事账户实施永久封禁。目前，团队正重点推进预提交安全审核机制的强化方案。

值得关注的是，依赖 yay 等 AUR 辅助工具进行一键安装的用户面临较高暴露风险。社区建议近期暂缓非必要更新，所有拟安装的 AUR 软件包均应在执行前人工审阅其 PKGBUILD 脚本内容，确认无异常指令或可疑网络调用后再行构建安装。对于不具备代码审计能力的用户，建议优先使用官方仓库（core/extra/multilib）软件，或暂时避免所有 AUR 包的更新。

此次事件最令人警惕的并非攻击规模，而是攻击者展现出的技术迭代能力。首轮攻击以量取胜，在短时间内污染大量软件包；而第二轮入侵则转向"质"的提升，通过深度混淆技术显著提高了检测门槛。

开发者 Nicolas Boichat 借助AI模型发现的样本尤为典型。恶意逻辑被穿插在Bun运行时的命令执行流中，这意味着攻击者不再满足于简单的脚本植入，而是开始研究特定技术栈的运行机制，将恶意行为伪装成正常的构建或执行流程。

这种"行为伪装"思路与高级持续性威胁（APT）的攻击逻辑高度相似，标志着开源供应链攻击正在从"脚本小子"的粗放模式向专业化、定向化演进。

Gemma E2B模型在此次事件中的应用同样值得玩味。E2B 作为代码执行沙箱环境，与 Gemma 大语言模型结合后，能够在隔离环境中对软件包进行动态行为分析。这揭示了一个正在形成的趋势：当攻击者开始使用 AI 生成混淆代码时，防守方也必须以 AI 对抗 AI。"人+机器"的混合审计模式，可能将成为开源仓库安全防御的下一个标配。

第一，国内镜像站与加速源的安全盲区亟待填补。 国内大量Arch用户依赖清华、中科大、阿里云等镜像站获取AUR资源，但这些镜像往往同步的是构建后的二进制产物或源码包，而非完整的提交历史与签名链。一旦上游AUR被投毒，国内镜像的同步机制能否及时拦截恶意版本？目前多数镜像站缺乏针对 AUR 的独立安全审计能力，这实际上在"墙内"形成了一层虚假的安全感。建议国内镜像维护方建立延迟同步机制，对 AUR 更新引入至少数小时的观察窗口，并与上游安全通告联动。

第二，企业内网中的"影子 Arch"风险被严重低估。 许多国内互联网公司的开发团队、安全团队和运维团队中存在大量 Arch 用户，他们通过 yay 等工具快速安装开发依赖，而这些行为往往游离于企业 IT 资产管理之外。当 AUR 发生大规模投毒时，企业内网中可能已有大量受感染的开发环境，但安全团队对此一无所知。建议企业安全部门将 AUR 助手工具纳入终端检测与响应（EDR）的监控范围，并对开发环境的软件安装来源实施白名单管控。

第三，国产操作系统生态应以此为鉴。 随着 openEuler、OpenAnolis、银河麒麟等国产发行版的生态扩张，社区驱动的软件仓库模式也在被借鉴。AUR 此次暴露的"先发布后审核"机制缺陷，对国产发行版的社区仓库设计具有直接警示意义。在生态建设初期就植入强制的预提交安全审核、代码签名验证和自动化行为分析，远比事后补救成本更低。国内操作系统厂商应将供应链安全作为生态竞争力的核心指标，而非合规 checklist 上的一项点缀。

这起事件不仅是对 Arch Linux 社区的一次压力测试，更是对整个开源软件供应链安全模型的拷问。

三个信号不容忽视。

其一，攻击者正在将开源仓库作为"实战演练场"，测试混淆技术、持久化手段和对抗检测的策略，这些经验很可能被复制到 PyPI、npm、Maven 等更大规模的仓库。

其二，AI 在攻防两端的对称性正在加速形成，今天 Gemma E2B 被用于检测 AUR 恶意包，明天就可能被用于扫描企业私有仓库的依赖风险，安全团队需要尽快建立 AI 辅助审计的能力储备。

其三，用户侧的"安全惰性"是最大的脆弱点，yay 的一键安装确实便捷，但在供应链攻击面前，这份便捷正在变成敞开的后门。

阅读原文

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Akamai、Check Point、思科、Cyera、Dragos、WatchGuard 与 Zscaler 宣布的重大网络安全并购交易。

2026年5月，国际网络安全领域发生了23宗并购交易。为您整理如下：

重大交易11笔：

Akamai to acquire LayerX Akamai 收购 LayerX

Akamai 已同意以约 2.05 亿美元的全现金交易收购专注于人工智能和浏览器安全的 LayerX 公司。LayerX 开发了一套安全平台，可实时监控并管控用户及智能体在浏览器、应用程序和集成开发环境中的操作。其技术将帮助 Akamai 借助人工智能使用控制能力，扩充零信任和应用安全产品组合。

Check Point acquires DeepchecksCheck Point 收购 Deepchecks

Check Point Software Technologies 已收购 AI 评估初创公司 Deepchecks 的团队和知识产权，据报道交易金额在 1000 万至 2000 万美元之间。此次交易的目标是加速 Check Point 新推出的智能体网络安全编排平台的发展。通过整合 Deepchecks 的持续监控和大语言模型评估技术，Check Point 为自主式 AI 安全智能体提供了关键的验证层。

Cisco acquires Astrix Security思科收购 Astrix Security

思科宣布计划以约4亿美元收购以色列非人类身份安全初创公司Astrix Security。此次交易的目标是将思科的零信任架构拓展至其所谓的“智能体型员工”。思科计划将Astrix的非人类身份管理工具直接集成到思科身份智能、Duo身份访问管理（IAM）以及Splunk中，从而让安全团队能够在整个企业网络基础设施中发现、验证、管控并持续监控自主人工智能主体。

Cycurion 收购 Halo Privacy、HavenX 以及 Secuvant

上市网络安全服务商赛库里昂公司（Cycurion, Inc.）已宣布收购光环隐私公司（Halo Privacy）、海文克斯公司（HavenX）以及塞万特公司（Secuvant）。塞万特的交易估值为287.5万美元，而光环隐私与海文克斯的具体收购条款未予披露。这一系列连续收购的统一目标是打造一个庞大的端到端防御平台，将赛库里昂的解决方案与光环隐私的安全通信技术、海文克斯的取证归因能力以及塞万特的自动化安全运营中心即服务（SOC-as-a-Service）工作流程相融合。

Cyera acquires Genie Security赛拉收购吉尼

安全数据安全巨头Cyera已完成对成立仅五个月的终端数据保护初创公司Genie Security的收购，交易估值约5000万美元。此次交易旨在拓展Cyera的数据安全态势管理（DSPM）生态系统。通过将Genie Security的终端遥测代理整合到其平台中，Cyera旨在解决企业面临的一个关键盲点：防止企业敏感数据泄露或被输入生成式人工智能工具及自主软件代理。

Datavault AI to acquire CyberCatchDatavault AI 收购 CyberCatch

数据变现与边缘计算公司 Datavault AI 已签署具有约束力的意向书，拟以全股票交易方式收购网络安全供应商 CyberCatch，交易估值约1亿美元。交易完成后，CyberCatch 将作为全资子公司运营，保留现有管理团队不变。此次收购的主要目标是将 CyberCatch 基于人工智能的持续合规测试和自动化渗透工具直接整合到 Datavault AI 的边缘图形处理器处理网络中。

Dragos acquires PhosphorusDragos 收购 Phosphorus

工业网络安全公司德拉戈斯收购了xIoT安全专家磷，此举旨在加强其帮助组织保护和管理嵌入关键基础设施和其他运营网络的越来越多的连接设备的能力。

SecurityScorecard 收购 Driftnet

网络安全评级公司SecurityScorecard完成了对英国互联网扫描和威胁情报初创公司Driftnet的收购，收购金额未披露。该交易的主要目标是将Driftnet的高保真、与端口无关的扫描功能嵌入到SecurityScorecard新推出的TITAN人工智能引擎中。

Torq acquires JitTorq 收购 Jit

智能安全公司 Torq 已完成对以色列同行网络安全初创公司 Jit 的收购，收购金额估计为 7000 万美元。此次交易将 Jit 全部 30 人的团队纳入 Torq 旗下。此次收购的主要目标是将 Jit 先进的人工智能上下文图层直接整合到 Torq 的人工智能安全运营中心平台中。

WatchGuard acquires Perimeters.io WatchGuard 收购Perimeters.io

WatchGuard 科技公司已完成对云应用安全初创公司 Perimeters.io 的收购。此次交易的目的是整合 Perimeters 的技术，为 WatchGuard 新推出的 WatchGuard CloudDR 服务提供支持。通过将 Perimeters 的技术直接整合到其面向托管服务提供商（MSP）的生态系统中，WatchGuard 计划为合作伙伴提供一个统一的多租户控制面板，以持续审计配置、通过智能检测与响应（ITDR）标记受损凭证，并自动消除云应用中的影子人工智能和影子信息技术风险。

Zscaler 收购 Symmetry Systems

云安全巨头Zcaler宣布有意收购人工智能和数据安全公司对称系统。目标是将本地身份和数据映射直接引入Zcaler的零信任交换。通过集成对称系统的访问图技术，Zcaler将为安全团队提供一个集中的视觉控制面，以准确跟踪自主人工智能代理正在接触的数据，实施绝对最小权限数据策略，并自动包含异常代理行为。

其他交易：

• 奥斯特比利蒂集团收购Nine23多数股权Boost Security 收购 SecureIQx 以及Korbit.ai

• Cranium AI acquires AicebergCranium AI收购Aiceberg欧拉泽奥收购Nextron Systems的多数股权

• FutureRange acquires Echo ITFutureRange收购Echo ITHarbor IT 收购 ComTech 计算机服务公司Integritis收购JS信息治理 

• KPIT to acquire CymotiveKPIT 收购 CymotiveNextPoint Group 收购 UScontractingOPAQUE 收购加密人工智能技术

• Snowflake to acquire NatomaSnowflake 收购 NatomaTerra Quantum 以35亿美元估值与Axiom Intelligence Acquisition Corp 1合并

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5月30日，国家密码管理局发布《电子认证服务使用密码管理办法》。这一办法聚焦电子认证服务中的商用密码使用管理，进一步明确电子认证服务机构在数字证书签发、电子签名认证、密钥管理、密码产品使用、安全保障等方面的合规要求。

2005年3月31日，国家密码管理局发布《电子认证服务密码管理办法》。

2009年10月28日，国家密码管理局对2005年公布的《电子认证服务密码管理办法》进行了修订。

2017年12月1日，根据《国家密码管理局关于废止和修改部分管理规定的决定》，国家密码管理局对《电子认证服务密码管理办法》进行了修正。

2023年4月27日，国务院公布修订后的《商用密码管理条例》（国务院令第760号），对电子认证服务使用密码许可制度作了进一步细化和完善。为适应新时代商用密码事业发展需求，规范电子认证服务使用密码行为，保障电子认证服务使用密码安全，亟需对《电子认证服务密码管理办法》进行修订。

从行业角度看，这一办法并不是单纯针对某一个技术环节，而是面向电子认证服务全链条，对电子认证服务机构、电子签名平台、电子合同平台、政务和行业数字身份服务平台，以及相关商用密码产品和服务提供商都将产生间接影响。

此次《电子认证服务使用密码管理办法》的发布，核心可以概括为三点：

1. 规范电子认证服务中商用密码的使用行为
2. 提升数字证书、电子签名、电子印章等服务的可信度和安全性
3. 推动电子认证服务与《密码法》《商用密码管理条例》等现行监管体系衔接。

也就是说，电子认证服务进入了更加明确、更加体系化的密码合规监管阶段。

从名称和监管对象看，《电子认证服务使用密码管理办法》重点针对的是电子认证服务使用密码的相关主体。

第一类：电子认证服务机构，也就是 CA 机构最直接的监管对象。包括：

• 依法提供电子认证服务的机构；

• 数字证书认证机构；

• 政务 CA；

• 行业 CA；

• 企业 CA；

• 第三方电子认证服务机构；

• 为公众、企业、政务系统提供数字证书服务的机构。

第二类：电子签名、电子合同、电子签章平台，包括：

• 电子合同平台；

• 电子签章服务商；

• 电子印章平台；

• 在线签约平台；

• 企业合同管理平台；

• 招投标电子签章平台；

• 供应链协同签署平台；

• 司法存证、电子证据服务平台。

第三类：政务数字化场景大量使用数字证书和电子签章。例如：

• 政务服务平台；

• 电子证照平台；

• 电子营业执照系统；

• 公共资源交易平台；

• 政府采购平台；

• 政务电子印章系统；

• 网上办事大厅；

• 行政审批系统。

这些平台虽然未必是电子认证服务机构，但属于电子认证服务的重要使用方和集成方。办法实施后，相关平台在采购和建设时，需要更关注服务商是否符合密码管理要求。

第四类：金融、医疗、能源、交通等重点行业机构

在金融、医疗、能源、交通等领域，电子认证服务具有重要的身份识别和交易确认作用。典型场景包括：

• 网上银行；

• 证券期货交易；

• 保险电子签约；

• 供应链金融；

• 远程开户；

• 电子病历签名；

• 电子处方签名；

• 医保结算；

• 能源企业电子签章；

• 交通运输电子单证；

• 企业内部审批签署。

这些场景对身份真实性、签署不可抵赖性、数据完整性要求较高，因此也需要关注办法对密码合规、安全管理和服务可信性的要求。

第五类：商用密码产品和服务提供商

办法也会间接影响商用密码产业链，需要关注的企业包括：

• 服务器密码机厂商；

• 签名验签服务器厂商；

• 时间戳服务器厂商；

• 密钥管理系统厂商；

• CA 系统厂商；

• RA 系统厂商；

• 电子签章密码组件厂商；

• 国密浏览器、国密网关、国密 SSL/TLS 产品厂商；

• 密码服务平台厂商；

• 商用密码应用安全性评估机构；

• 密码产品检测认证服务机构。

随着电子认证服务机构合规要求提升，对合规密码产品、密码服务、检测认证和安全评估的需求也会进一步增加。

第一步，企业首先要判断自己是否属于直接或间接受影响主体。

第二步，关注合作 CA 和密码产品是否合规（服务商、签名验签产品、时间戳服务是否合规，电子印章密钥是否安全，系统是否支持国密算法等。）

第三步，关注密钥安全和责任边界，企业应当明确：

• 谁生成密钥；

• 谁保管密钥；

• 谁可以调用密钥；

• 密钥在哪里存储；

• 是否使用密码机保护；

• 密钥操作是否留痕；

• 密钥泄露后谁负责；

• 电子印章密钥由谁管理；

• 用户私钥是否安全可控。

特别是在电子签章和电子合同场景中，密钥管理直接影响签名的真实性和不可抵赖性。

第四步，办法将进一步推动国密算法在电子认证服务中的应用。行业需要关注：是否支持 SM2 数字签名、SM3 杂凑算法、SM4 对称加密、国密 SSL/TLS、国密证书体系、是否使用合规国产密码设备、是否满足行业国密改造要求。对政务、金融、央国企等客户来说，国密适配能力可能会成为项目准入条件。

第五步，关注存量系统改造。办法发布后，不少机构需要重新评估存量系统。重点检查：老旧 CA 系统是否符合现行要求；是否仍在使用不合规密码产品；是否存在算法过时问题；密钥是否存在明文存储风险；日志审计是否完整；权限管理是否过于粗放；时间戳和验签服务是否可靠；是否完成必要的安全评估。

首先，电子认证服务行业合规门槛提高了。办法发布后，电子认证服务机构不能只强调业务能力和市场覆盖，还必须证明自身密码使用合规、安全管理完善、密钥保护可靠。

同时，电子签章、电子合同服务商将迎来一波合规升级，未来客户会更加关注：电子签名是否合法有效，证书是否来自合规 CA，签名过程是否符合密码要求，签署证据链是否完整，密码产品是否通过认证，是否支持监管检查和司法举证。

对于商用密码厂商来说，随着 CA 机构和电子签章平台加速合规改造，服务器密码机、签名验签服务器、时间戳服务器、密钥管理系统、密码服务平台、测评认证服务等需求会进一步释放，这是一个积极信号。

对于部分中小电子认证服务商、区域性平台或早期建设的电子签章系统来说，办法可能带来较大的技术和合规压力。

最后，将办法修订部分和最新办法原文搬运过来，供您参考。

《办法》共25条，主要修订内容如下：

（一）关于适用范围

《办法》明确，在中华人民共和国境内的电子认证服务使用密码及其监督管理，适用本办法（第二条）。

（二）关于管理体制

根据新修订的《商用密码管理条例》有关规定，《办法》明确国家密码管理局和地方各级密码管理部门对电子认证服务使用密码行为实施监督管理（第四条）。

（三）关于许可证办理

《办法》增设了电子认证服务使用密码许可证办理条件（第五条），规范了许可证办理的申请材料和申请受理程序（第六条、第七条），完善了审查审批程序、技术评审措施和许可证件内容（第八条至第十条），明确了许可事项变更和期满延续办理要求（第十一条、第十二条）。

（四）关于运行规范

根据国家有关加强事中事后监管要求和实际监管需求，《办法》对获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构提出了安全管理、密钥服务、运行维护、合规性评估和人员培训等规范管理要求，以保障电子认证服务系统安全可靠运行和密码使用安全（第十三条至第十七条）。

（五）关于监督管理和法律责任

《办法》进一步明确了密码管理部门监管职责、监督检查方式、监督检查措施及相关实施要求（第十八条至第二十条），明确了违反有关要求所应承担的法律责任（第二十一条），以及对从事电子认证服务使用密码监督管理工作人员的监管责任（第二十二条）。

国家密码管理局令

第6号

《电子认证服务使用密码管理办法》已经2026年4月13日国家密码管理局局务会议审议通过，现予公布，自2026年7月1日起施行。

 局长张英方

2026 年5月30日

电子认证服务使用密码管理办法

第一条为了规范电子认证服务使用密码行为，保障电子认证服务使用密码安全，根据《中华人民共和国电子签名法》、《中华人民共和国密码法》和《商用密码管理条例》等法律、行政法规，制定本办法。

第二条在中华人民共和国境内的电子认证服务使用密码及其监督管理，适用本办法。

第三条采用商用密码技术提供电子认证服务，应当依法取得国家密码管理局颁发的《电子认证服务使用密码许可证》。

第四条国家密码管理局对全国电子认证服务使用密码行为实施监督管理。

县级以上地方各级密码管理部门对本行政区域的电子认证服务使用密码行为实施监督管理。

第五条申请《电子认证服务使用密码许可证》，应当具备下列条件：

（一）具有企业法人资格；

（二）具有与电子认证服务使用密码相适应的运营场所；

（三）具有在境内设置、符合国家有关密码标准的电子认证服务系统等设备设施；

（四）具有密码或者相关专业知识的专业技术人员和安全管理人员等专业人员；

（五）具有与电子认证服务使用密码相适应的专业能力；

（六）具有与电子认证服务使用密码相适应的管理体系。

第六条申请《电子认证服务使用密码许可证》，应当向国家密码管理局委托进行受理的省、自治区、直辖市密码管理部门提交下列材料：

（一）书面申请表；

（二）企业法人营业执照；

（三）运营场所情况；

（四）电子认证服务系统相关技术材料及相关设备清单，包括建设工作报告、技术工作报告、安全性设计报告、安全管理策略和规范、标准符合性自评估报告，相关软件、硬件清单及其符合国家有关安全标准的情况等；

（五）专业人员情况；

（六）专业能力情况；

（七）电子认证服务使用密码管理体系建立情况，包括电子认证服务系统运行管理、设备管理、人员管理、文档管理、安全保密管理等管理体系建立情况。

第七条受国家密码管理局委托进行受理的省、自治区、直辖市密码管理部门自收到申请材料之日起5个工作日内，对申请材料进行形式审查，根据下列情况分别作出处理：申请材料齐全、符合规定形式的，应当受理行政许可申请并出具受理通知书；申请材料不齐全或者不符合规定形式的，应当当场或者在5个工作日内一次告知需要补正的全部内容；不予受理的，应当出具不予受理通知书并说明理由。

第八条国家密码管理局应当自行政许可申请受理之日起20个工作日内，对行政许可申请进行审查，并依法作出是否许可的决定。准予许可的，颁发《电子认证服务使用密码许可证》，并予以公开；不予许可的，应当出具不予行政许可决定书，说明理由并告知申请人相关权利。

需要对申请人进行技术评审的，技术评审所需时间不计算在本条规定的期限内。国家密码管理局应当将技术评审所需时间书面告知申请人。

第九条国家密码管理局根据行政许可申请审查需要，可以委托专业机构或者组织专家实施技术评审。

技术评审包括电子认证服务系统安全性审查和互联互通测试，运营场所、设备设施、管理体系建设实地查勘等。

专业机构和专家应当独立、公正、科学、诚信地开展技术评审活动，对技术评审结论的真实性、符合性负责，并承担相应法律责任。国家密码管理局应当对技术评审活动进行监督，建立责任追究机制。

第十条《电子认证服务使用密码许可证》有效期5年，内容包括：获证机构名称、证书编号、有效期限、发证机关和发证日期等。

第十一条有下列情形之一的，获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当自变更之日起30日内向国家密码管理局办理变更手续：

（一）机构名称、住所、法定代表人发生变更；

（二）电子认证服务系统等设备设施发生变化，影响或者可能影响电子认证服务使用密码安全；

（三）新建、搬迁电子认证服务系统；

（四）依法需要办理变更的其他事项。

获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构发生变更的事项影响其符合许可条件和要求的，国家密码管理局根据申请人的实际情况，采取书面或者现场形式开展审查。需要进行技术评审的，依照本办法第九条规定对其开展技术评审。

第十二条《电子认证服务使用密码许可证》有效期届满需要延续的，应当在有效期届满60日前向国家密码管理局提出书面申请。国家密码管理局根据申请人的实际情况，采取书面或者现场形式进行审查，并在《电子认证服务使用密码许可证》有效期届满前作出是否准予延续的决定。

第十三条获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当按照国家有关密码管理要求履行电子认证服务使用密码安全管理义务，保证其电子认证服务使用密码持续符合要求。

第十四条电子认证服务系统所需密钥服务由国家密码管理局或者省、自治区、直辖市密码管理部门规划的密钥管理系统提供。

第十五条获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当落实电子认证服务系统运行维护制度，明确关键岗位和岗位责任，制定操作规范，加强巡检和运行维护，提高监测预警和应急处置能力，及时消除电子认证服务系统运行安全隐患，保证电子认证服务系统安全可靠运行。

第十六条获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当自行或者委托专业机构每年至少进行一次电子认证服务使用密码合规性评估，对评估中发现的问题及时进行整改，并向住所地省、自治区、直辖市密码管理部门报送电子认证服务使用密码合规性评估报告。

第十七条获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当制定电子认证服务使用密码安全教育培训计划，每年组织开展电子认证服务使用密码安全知识和岗位技能培训，相关专业技术人员和安全管理人员每年教育培训时间不得少于20个小时。

第十八条密码管理部门依法对电子认证服务使用密码情况进行监督检查，可以采取书面检查、现场检查、网络监测等方式。

第十九条密码管理部门依法实施监督检查时，可以进入电子认证服务活动场所实施现场检查，调查、了解有关情况，查阅、复制有关资料，并可以委托专业机构或者组织专家开展有关检测鉴定工作。

获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构应当予以配合，并如实提供相关材料和技术支持。

第二十条密码管理部门开展监督检查，不得影响电子认证服务系统的正常运行，不得收取任何费用，不得泄露或者非法向他人提供在履行职责中知悉的商业秘密和个人隐私。

第二十一条获得《电子认证服务使用密码许可证》的机构违反本办法有关规定，有下列情形之一的，由密码管理部门责令限期改正；逾期未改正的，给予警告、通报批评；情节严重的，处1万元以上10万元以下罚款：

（一）未按照本办法第十一条第一款规定办理变更手续；

（二）电子认证服务系统所需密钥服务未由国家密码管理局或者省、自治区、直辖市密码管理部门规划的密钥管理系统提供；

（三）未按照本办法第十五条规定履行电子认证服务系统运行维护相关义务；

（四）未按照要求进行电子认证服务使用密码合规性评估，或者未对评估中发现的问题及时进行整改；

（五）未按照要求开展电子认证服务使用密码安全知识和岗位技能培训。

第二十二条从事电子认证服务使用密码监督管理工作的人员滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊，或者泄露、非法向他人提供在履行职责中知悉的商业秘密、个人隐私、举报人信息的，依法给予处分。

第二十三条《电子认证服务使用密码许可证》依法被吊销、撤销、注销的，由国家密码管理局将有关情况通报国务院工业和信息化主管部门。

第二十四条法律、行政法规和国家有关规定对电子政务电子认证服务使用密码管理另有规定的，从其规定。

第二十五条本办法自2026年7月1日起施行。2009年10月28日国家密码管理局公告第17号公布，根据2017年12月1日《国家密码管理局关于废止和修改部分管理规定的决定》修正的《电子认证服务密码管理办法》同时废止。

以上为作者个人理解，如有不同观点，欢迎评论区批评指正。

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以下文章来源于：悬镜安全

悬镜安全，新一代数字供应链安全领航者，首创基于“AI 原生安全+ DevSecOps 敏捷安全+多模态SCA+AI 供应链安全情报预警”技术的新一代数字供应链安全治理体系，持续守护新一代数字供应链安全。

悬镜原创智能体疫苗技术：把安全深度植入智能体内核，让AI自带免疫力。

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行业领袖 BCS 2026峰会主题发言

本文内容源于2026年6月2日 BCS大会奇安信董事长齐向东先生的演讲记录。

尊敬的各位领导、院士，各位专家、来宾，媒体朋友们：

大家上午好！很高兴和各位新老朋友，相聚在2026全球数字经济大会数字安全论坛暨北京网络安全大会开幕式！

最近，Mythos挖漏洞大模型的超强能力，在社会掀起轩然大波。恐慌迅速蔓延，美财长和美联储主席紧急召集华尔街各大银行CEO开会，专项研判可能引发的系统性风险；Anthropic也推出“玻璃翼计划”，向苹果、微软、英伟达、摩根大通等12家合作伙伴、约40家关基单位开放权限，抢先加固防线。我国从政府主管部门，到金融、能源、交通等关基领域负责人都很焦虑。据我所知，最近两个月，专家建议、群众反映像雪片一样多，各种讨论会、咨询会、闭门会也很多。我们作为国内规模最大的网络安全公司，忙的分身乏术，所有专家都日程爆满。

网络安全行业受到明显波动。首先，很多AI原生安全的创业小团队看到了市场机会；其次，投资人很迷茫，明知AI时代网络安全是大赛道，但不知道钱投给谁，投什么方向；最后，头部安全公司感觉到了市场的新机遇。我的看法是：这波AI革命，对网安产业是大利好，最大受益者是创新的头部安全厂商。

年初以来，大模型漏挖能力不断被披露，引发美国网安板块巨幅波动。2月20日，Claude code漏洞挖掘工具发布，市场普遍认为大模型能挖洞了，传统网络安全不行了。世界第一的网安公司派拓，股价应声连续下跌。3月27号，Mythos模型意外曝光，派拓单日跌6个点后，强劲上涨。到5月29日，44个交易日里，股价上涨了91%，几乎翻一番，市值达到破纪录的2285亿美元，折合人民币约1.56万亿。

这些波动和变化，真切反映了多数人对AI的期待、无措和焦虑，也给网络安全提出新命题、创造了新机会。中美网络空间博弈中，AI挖漏洞的能力比拼和网络安全防护能力比拼成为焦点。我们必须正视差距，用最务实、最扎实、最坚实的方式迎头赶上。

下面，我分攻防失衡、产业选择、安全升级三部分讲：

过去，网络安全是人与人的对抗，比技术、比经验。AI大模型、智能体的出现，尤其是Mythos的出现，让网络攻击进入工业化时代，攻防进一步失衡。

第一个攻防失衡，是攻击变得极其强大。

Mythos能独立完成漏洞探测、武器化代码生成、全链路渗透，实现端到端自主攻击，让攻击者彻底挣脱了传统人力攻击的数量、精力、效率枷锁。

攻击高效化，漏洞挖掘“一日千里”。过去，资深工程师挖1个高危漏洞，平均3到7天。而Mythos能自主挖漏洞、批量发现“零日漏洞”，漏挖耗时压缩到“分钟级”甚至几十秒。“玻璃翼计划”上线仅一个月，Mythos就帮合作伙伴挖出超1万个漏洞；Anthropic自己用Mythos扫开源项目，1千个项目里挖出2.3万个漏洞，一周的输出比全球CVE月均总量还多。

攻击自动化，攻击链组装能力“如虎添翼”。过去从找漏洞，到把它变成攻击工具，需要顶尖高手花费数周甚至数月。AI把这个过程大幅简化、时间大幅压缩到几天甚至几小时，APT组织发动复杂攻击的能力出现跃升。今年5月，谷歌证实：某国家级背景的黑客组织，就利用AI生成并实战使用了“零日漏洞”攻击链。

攻击平民化，攻击门槛“一落千丈”。以前，发动网络攻击，人才壁垒、技术壁垒、成本壁垒高。现在，攻击能力向全民普及，不再是黑客的专利。稍有经验的攻击者配上AI服务，就能挖出数不清的漏洞，并迅速制作出能实现精准打击、规模投放的“网络武器”。

第二个攻防失衡，是传统防护形同虚设。

人的思维和精力有上限，AI没有。在本就不对等的攻防博弈中，传统防护正遭受系统性碾压。

防护静态化，跑不赢动态攻击。过去，我们依赖基于特征库、规则集的静态防御，习惯在边界、终端等表层设防。现在，这个老办法全面失效。攻击者能用AI在极短时间里让恶意代码变异出成千上万种特征，绕过规则检测；AI驱动的攻击链，还能系统性扫描攻击路径，寻找防御盲区、直达核心资产。

防护人工化，抗不住高频攻击。当前，大量政企单位的安全运营，依然依赖“人海战术”，耗时久、效率低、容错率低。而AI攻击是高频次、不间断、批量式的，海量告警能瞬间淹没人工运营体系。安全团队疲于奔命、被动救火，根本来不及研判和处置异常。

防护单点化，挡不下全域攻击。碎片化、拼盘式的安全建设让端点、网络、应用各自为战，形成严重的“数据孤岛”和“烟囱式防御”。AI攻击高度体系化，能同时对终端、网络、云平台等开展立体式打击。一旦单点失守，由于信息不通、策略不协同，极易引发“牵一发而动全身”的连锁反应。

第三个攻防失衡，是“AI＋”赛道竞速，攻击者领先。

Mythos给网络空间投下“深水炸弹”，全球都紧急补短板、堵漏洞、建防线。各国政府、国际组织抓紧预警、磋商洽谈。大模型厂商也试图追赶。5月初，Open AI推出安全专用大模型GPT 5.5 Cyber，为防御者提供“AI盾牌”。 

但这场竞速中，攻击方天然占优。攻击者能利用AI进行大规模、低成本试错，成功一次就达成目的；而防守方必须万无一失，兼顾业务稳定、合规要求、运营成本，决策要极其谨慎，迭代相对滞后。上个月，英国AI安全研究所指出：顶尖AI模型正快速进化成“超级黑客”。人类安全专家需20小时完成的复杂内网渗透，AI模型能独立搞定。更恐怖的是，这个能力每4个半月就能翻一倍。

防守方亟需面向未来做出安全新选择，否则攻防差距会越来越大。

失衡催生刚需。伴随数智化规模水涨船高，实战安全、数据安全、全栈安全三大“刚需”集中爆发，AI将引爆网络安全千亿增量市场。但当前，中美网络安全产业规模相差高达12倍，叠加AI时代攻防失衡加剧，需求高但差距大是客观现实，防护者不论选择依靠提升漏挖能力，还是选择单纯依靠AI原生安全能力都无法拉平失衡。加快网络安全升级，成为AI时代的必然选择。

下面，先说三大安全需求被引爆：

一是AI漏洞+AI攻击引爆实战需求。国内政企机构对安全的态度普遍是“合规即达标”，应对攻击的实战能力弱，表层看是防御手段不足，深层看是缺少体系能力；体系能力不足的病根，在于长期“重纸面合规、轻实战对抗”的认知错位，安全投入不达标。近年来，美国民用联邦机构网安预算占IT预算比例始终在15%以上；而我国这一比例长年低于2%，甚至不到3.05%的全球平均水平。政企机构亟需加大安全投入，全面转向主动防御、纵深防御、动态防御，提高实战能力。

二是智能体引爆数据安全需求。AI时代，很多政企机构对积累多年、分散各处的设计图、生产工艺等进行加工处理，形成高价值、集中化的“精华小数据”。智能体实时连接这些数据，不仅创造价值，也给内外部精准窃取打开方便之门。IDC报告显示，到2027年，45%的企业将采用基于AI的风险合规解决方案，防范内部或关联第三方的违规行为，中国数据安全市场投资规模预计达到约205亿人民币。

三是AI应用引爆全栈安全需求。AI自身安全、场景安全、应用安全、大模型安全、具身智能安全等，是最具爆发力的黄金增长点。从底层看，模型投毒、算法滥用、后门预埋等风险激增；从场景看，智能投顾、智慧矿山、智慧医疗等场景，都存在决策失控、指令劫持、业务篡改等安全隐患；从前沿形态看，具身智能迎来产业化风口，人形机器人、智能网联汽车等彻底打通数字和物理世界，网络攻击会直接引发现实事故。今年1月，《网络安全法》修订版正式施行，首次嵌入人工智能安全框架，拉高了AI安全建设“底线”。

网络安全是AI时代的基础性产业，产业规模会伴随数智化规模水涨船高。机构预测，到2030年，中国数字经济规模将超80万亿元；智能核心产业规模将达12.6万亿元，网络安全面前摆着的是千亿级增量空间。

但我国网络安全产业还有很长的路要走。IDC预测，2026年美国网安产业规模将超1万亿人民币，占全球网安市场的比例超50%，而中国网安产业规模约800亿人民币，全球市场占比不到4%，两者相差12倍。

需求高但差距大是客观现实。那怎么能把失衡差距给拉平？针对这个问题，我们内部产生了激烈讨论：

第一，防护者选择提升漏挖能力拉平失衡，不现实。

一是攻防两方模型能力失衡，先发优势让技术代差持续扩大。攻击者行为不受约束，全球顶尖大模型想用哪个用哪个；而防守方选择受限，特别是中美科技创新领域脱钩断链，中国防守者自己手里的模型，短时间达不到对方的模型能力，先进模型也会不断迭代，攻防双方战斗力将持续失衡。

二是哪怕用相同模型，不同水平的人用，效果差异也是巨大的。国家级攻击者可以举全国之力、全行业之力甚至网络军队，利用大模型达成目的；防守方大多是单一企业或机构单打独斗，即使用了先进模型，也难以达到一国网军水平，战斗力远不及攻击方。

三是哪怕用相同模型，相同数量的高水平人才，依然跟不上攻防对抗节奏。即使攻防两端挖出的漏洞100%一致，但软件厂商的响应效率远不及漏挖快。数智化系统供应链层级多，第三方打补丁难度大，高危安全漏洞平均修复周期达到72天；并且，软件更新1到2周一小版、3到6个月一大版，旧漏洞没补完，新漏洞又被不断挖出来。所以，提升国产大模型挖洞能力，会降低防护者成本，但做到零事故不现实。

第二，防护者选择依靠AI原生安全能力拉平失衡，不现实。

一是AI赋能攻击很简单，攻击者只要手握顶尖大模型，再掌握目标局部、少量的数据就能成功发动攻击；AI赋能防护则很难，因为不知道攻击者从哪里突破，所以必须用最好的AI加上最全的数据才能实现完美防护。这在现实中是很难实现的。现在很少有单位的安全防护能覆盖全部系统和全部数据。

二是AI赋能攻击用的是正向能力，逻辑直白，生成恶意代码、伪造钓鱼内容、批量挖掘漏洞，考模型的数据搜集和代码能力，这是模型的强项，能力发挥接近100%；AI赋能防护用的是反向能力，识别数据真伪和连续性挑战巨大，考模型对指令的研判能力、对善恶的识别能力，这是模型欠缺而人擅长的，能力很难充分发挥。

三是AI赋能攻击，成本低、易伪装，混淆性强，攻击者能借助大模型把真实攻击，轻松混淆在海量垃圾流量中，技术门槛低、算力成本低，但成功率很高；AI赋能防守要在“云网端”全链路中对海量混杂流量进行全量抓取和解密，耗时长、成本高。所以仅依靠AI原生能力对抗AI攻击，只会事倍功半。

基于这两条“不现实”，我们最终形成一条共识：在现有条件下，防护者加快网络安全升级，追平攻防失衡差距，是AI时代的必然选择。

AI时代的安全问题是复杂问题，要求安全能力无缝覆盖数智化盲区；AI时代的威胁后果极其严重，需要“首席安全公司”对安全兜底，确保“零事故”；AI时代的安全升级不是推倒重来，要锚定攻防本质，把自主、自适应、自成长的内生安全能力最大化。为此，建设“三位一体”的内生安全一体化纵深防御体系，是AI时代网络安全升级的必然之路。

具体如何行动？我们先看看派拓今年的几个关键动作：

1月，收购一家云原生可观测平台公司，补齐云和AI环境的实时可视化能力；4月，收购Koi，首次定义“智能体端点安全”新类别；5月，依托CyberArk发布身份安全平台，专管AI代理身份；同月29日，收购AI网关龙头Portkey，实时阻断恶意AI行为，市值当天飙升9.28%。

这些动作传递了三个明确结论：

一是AI时代的安全问题是复杂问题。用单一工具识别、阻断攻击的时代过去了，现在需要完整的、一体化的安全体系，无缝覆盖包括AI在内的所有数智化盲区，实现纵深防御。二是AI时代的威胁后果极其严重。关基出问题危害国家安全、社会稳定；具身智能被攻击威胁人身财产安全；智能工厂被入侵冲击安全生产，并且现在网络攻击事件从偶发变成频发，必须聘请“首席安全公司”进行安全兜底，从设计、建设到运营一管到底，确保“零事故”。三是AI时代的安全升级不是推倒重来，而是锚定攻防本质，循序渐进、持续改造，把内生安全自主、自适应、自成长的能力特性在AI时代最大化。

这三条结论清晰了，安全怎么做也就清晰了。为帮助政企机构跑赢安全攻防赛，奇安信在内生安全理念指引下，把积累多年的知识、经验、技术，炼成了“三位一体”的纵深防御，“三位一体”指的是低位安全能力、中位安全能力、高位安全能力，协同联动的一体化安全体系：其中低位是全栈AI化的安全产品，负责执行，是“肌肉”和“手脚”；中位是智能体，负责运营、指挥、调度，是“神经”和“躯干”；高位是大模型底座，负责情报共享和决策，是“智慧”和“大脑”。

内生安全的纵深防御体系，类比来说，就像我国的社会治安综合治理体系。

中国成为世界上最安全的国家之一，离不开这个纵横交错、网格化的防御体系：第一层整体管控，是公检法司干警等力量，维护社会面整体治安；第二层目标管控，精确定位到居委会、物业保安、门牌号，甚至连水、电、煤气的用量都是防线的一环；第三层边界管控，在机场、火车站、地铁口，设安检卡口；第四层全域感知，包括遍布大街小巷的摄像头、Wi-Fi、学校门口负责观察学生情绪的老师、“朝阳群众”等等。每一层的各个环节，不负责直接处理异常事件，只负责发现异常，马上报警。一有警情，指挥中心快速研判，迅速出警。这种分工有责、协同联动，从人民群众的汪洋大海中生长出来的安全能力，给违法犯罪行为布下“天罗地网”。

下面，我从“三位一体”的落地角度，来说说AI时代的安全升级具体怎么做：

第一，升级低位能力：用全栈AI化改造产品，让安全工具“好用、管用”，实现价值重塑。

AI变革下，安全产品成了工具。智能体通过MCP接口、Skills等调用工具，负责的是运营组织，真正执行任务的是安全产品。

过去，安全产品好不好，很难被感知，因此拼参数、拼低价，什么便宜用什么。智能体让工具价值显性化，产品好不好，连上AI一用便知。而劣质产品可能压根调用不了，数据收不上来，在体系里就像“僵尸”工具，无法被一体化。AI时代，安全看得是效果，大家会更愿意为高水平、能够一体化的安全产品买单。 

为保持产品在AI时代持续领先，我们推动了研发范式的系统性变革。传统研发是“手工作坊”，从需求、设计、编码再到测试全靠人力，研发质量取决于人的状态。新研发流程下，大模型自主实现“端到端”交付，从需求结构化解析、代码自动生成，到测试用例全覆盖、部署环境一致性，都由模型在可控逻辑下完成。“需求失真”“设计偏差”“测试盲区”“环境差异”等断裂带被彻底消除。目前，我们的AI能力已全面赋能天眼、椒图、天擎、渗透测试、代码安全、数管平台等全系列主流产品，安全效果和效率显著提升。

低位安全工具，在“三位一体”中扮演关键角色，数量和品类必须布防到位、确保防护无死角。从客户现状看，没有安全设备管控的盲区，比例很高，把这些盲区补足，会引发安全市场大规模扩容，我估计，能达到10倍级，安全产业风口将再次到来。

第二，升级中位能力：全面升级安全能力，落地“4+1”实战化安全运营中心，提升体系安全韧性。

“4+1”是整个中位能力的核心支撑，也是AI对安全赋能最大的环节。

“4+1”的“4”包括：威胁对抗中心，依托告警研判、事件调查、响应处置等智能体，完成自动过滤误报、重建攻击链、迅速执行隔离封禁等任务，实时对抗攻击，越对抗，越智能。资产安全中心，覆盖内网、云、IoT、智能体等全类型资产，依托AI从攻击者视角排查暴露面，重点监测智能体权限、指令执行等高危行为，让安全从“事后响应”走向“事前消除”。访问安全中心，以身份为新边界，落地“零信任”，把原本分散割裂的终端、准入、边界管控，整合进统一访问安全总控台，每次访问请求，都综合考虑设备、位置、行为基线等多维属性持续动态授权，同时管好人和智能体。应用安全中心，围绕业务应用汇聚资产、漏洞、行为三类数据，将AI嵌入API接口、参数配置等资产风险识别中；嵌入漏洞挖掘、代码审计中；嵌入用户、账号、权限访问的行为分析中，抓实开发、上线、测试、保护四大环节，实现上线即安全。

“4+1”的“1”是研判指挥中心。统筹全域态势、汇总各方情报、把控对抗节奏，向上承接模型智能研判结果，向下调度各单元开展攻防对抗，让安全能力“握指成拳”，确保风险看得见、判得准，能力调得动、防得住。

随着数智化发展，“4+1”的能力会动态扩充。扩充方式是专项工程。好比我国“集中力量办大事”，只靠各部委单独干不够，要立专项、建委员会、设联席会议机制等等。原有中位能力承担不了的安全问题，就通过安全专项补充，每扩充一个专项，“4+1”的能力就增长一分。

拿信创来说，我们正立足“4+1”扩展信创安全专项，以高水平安全能力推进“好用工程”。信创解决“谁在掌控系统”，解决不了“系统是否安全”。目前，Mythos已经挖出不少Linux的老漏洞，而国产操作系统普遍基于Linux构建，风险突出。奇安信深度融入中国电子先进计算产业体系，争当信创安全“主力军”。面对眼下的迫切需求，我们正不断扩大信创安全产品应用“试验田”，重点防好智能体自动化挖洞、批量化利用、链式化入侵等威胁，助力实现信创替换与安全加固并举。

第三，升级高位能力：全维度威胁情报采集分析，以实战淬炼安全能力，为攻防对抗“出建议、做决策”。

看得见，才守得住；数据全，才决策准；实战多，才能力强。高位是“三位一体”的大脑，需要用海量高质量、多源异构的安全数据去训练。

奇安信自研的工业级安全垂直大模型，将与基础大模型合作，发挥安全专属数据体量大、实战语料新。我们安全产品覆盖面广，拥有万亿级安全专属数据语料库，终端安全连续领跑行业，多项核心安全市场份额全国第一；我们威胁情报与时俱进，APT攻击发现能力进入全球第一阵营，持续跟踪全球66个APT组织，有大量实战化、鲜活的一线语料，为智能研判、威胁预判提供了坚实的数据支撑。

当前，我们还依托顶级攻防能力、全场景靶场平台、AI安全核心技术，联合政产学研用多方力量，共同建设了国家级AI攻防实战实验室和“AI安全创新联合体”，为奇安信安全大模型能力迭代创造条件。

国家级AI攻防实战实验室，“以战验防、以练强能、以测促改”，支持智能体攻防对抗、大模型安全测试、具身智能攻防、红蓝对抗演练等全场景任务，能让AI安全能力在最接近真实的对抗环境中不断进化。

“AI安全创新联合体”，通过机制共建、能力共享，破解政企机构安全“大拼盘”现状，让安全走向一体化、实战化，确保责任有人兜底；通过与大模型联合攻关，创新聚焦AI场景的安全，形成“科研—实战—迭代—推广”的正向循环；通过深化校企协同，共建AI安全实验室和实训基地，强化青少年人才储备，打造具有新思维、新实践的AI安全人才队伍；通过共研AI安全标准，促进AI产品先测试、后上线成为行业共识，把AI安全从“模糊概念”变为“刚性标尺”，打好“零事故”基础。

各位领导、专家、行业同仁们：

当前，攻击手段在变、防护主体在变、安全边界在变，唯一不变的是网络安全的攻防本质，防御体系必须随之进化。

AI时代，攻防先行。奇安信愿与各界同仁一道，以攻防淬炼安全能力，以安全助力AI远航，为中国式现代化筑牢网络空间安全屏障！谢谢大家！

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标准编号、代替标准号、牵头单位

根据2026年5月25日国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布的中华人民共和国国家标准公告（2026年第23号），全国网络安全标准化技术委员会归口的18项国家标准正式发布。

分别是：

1. GB/T 32915—2026 《网络安全技术 二元序列随机性检测方法》（替代 GB/T 32915—2016），牵头单位：国家密码管理局商用密码检测中心。

2. GB/T 33560—2026 《网络安全技术 密码应用标识》（替代 GB/T 33560—2017），牵头单位：山东得安信息技术有限公司。

3. GB/T 47687—2026 《网络安全技术 秘密分享技术机制》（无替代标准），牵头单位：中电科网络安全科技股份有限公司。

4. GB/T 28455—2026 《网络安全技术 引入可信第三方的实体鉴别及接入架构规范》（替代 GB/T 28455—2012），牵头单位：西安西电捷通无线网络通信股份有限公司。

5. GB/T 47690—2026 《网络安全技术 国家网络身份认证公共服务 应用接入要求》（无替代标准），牵头单位：公安部第一研究所。

6. GB/T 47697—2026 《网络安全技术 鉴别与授权 基于属性的访问控制模型与管理规范》（无替代标准），牵头单位：北京中关村实验室。

7. GB/T 20274.2—2026 《网络安全技术 信息系统安全保障评估框架 第 2 部分：安全保障要求》（替代 GB/T 20274.2—2008、GB/T 20274.3—2008、GB/T 20274.4—2008），牵头单位：中国信息安全测评中心。

8. GB/T 36959—2026 《网络安全技术 网络安全等级保护测评机构能力要求和评估规范》（替代 GB/T 36959—2018），牵头单位：公安部第三研究所。

9. GB/T 37939—2026 《网络安全技术 网络存储安全技术要求》（替代 GB/T 37939—2019），牵头单位：中国电子技术标准化研究院。

10. GB/T 47689—2026 《网络安全技术 嵌入式操作系统安全技术规范》（无替代标准），牵头单位：中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心。

11. GB/T 47694—2026 《网络安全技术 移动互联网未成年人模式技术要求》（无替代标准），牵头单位：国家计算机网络应急技术处理协调中心。

12. GB/T 47692—2026 《网络安全技术 事件调查原则和过程》（无替代标准），牵头单位：中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心。

13. GB/T 25067—2026 《网络安全技术 信息安全管理体系审核和认证机构要求》（替代 GB/T 25067—2020）牵头单位：中国合格评定国家认可中心。

14. GB/T 28450—2026 《网络安全技术 信息安全管理体系审核指南》（替代 GB/T 28450—2020），牵头单位：北京时代新威信息技术有限公司。

15. GB/T 47685—2026 《网络安全技术 存储安全指南》（无替代标准），牵头单位：浪潮电子信息产业股份有限公司。

16. GB/T 47679.1—2026 《网络安全技术 量子密钥分发的安全要求、测试和评估方法 第 1 部分：要求》（无替代标准），牵头单位：中国信息安全测评中心。

17. GB/T 47679.2—2026 《网络安全技术 量子密钥分发的安全要求、测试和评估方法 第 2 部分：测试和评估方法》（无替代标准），牵头单位：科大国盾量子技术股份有限公司。

18. GB/T 47686—2026 《网络安全技术 政务云安全配置基线要求》（无替代标准），牵头单位：国家信息中心。

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安全能力如何被表达成采购成果？

5月25日，海关总署物资装备采购中心就“海关总署2026年网络安全设备采购项目”进行国内公开招标采购，项目预算合计总金额人民币2115万元。（项目链接可点击原文直接跳转。）

数说安全在2025中国网络安全市场年度报告里曾发布网络安全产品市场态势图，以市场项目中标情况为数据依据，可以看出防火墙的项目数量仍是一枝独秀。

近几年，网络安全行业的市场体感并不好。甲方预算收紧，项目周期拉长，招标压价明显，很多厂商都在讲“降本增效”，甚至一些原本看起来比较确定的安全投入，也开始变得谨慎。很多新概念、新方案、新平台，讲得很热闹，但真正落到采购单上的时候，往往没有想象中顺利。

在这样的市场环境里，一个两千多万的防火墙类设备采购项目再次印证：客户更愿意把钱花在那些确定性更强、可解释性更强、看得见摸得着的安全产品上。

客户爱买看得见的安全，而防火墙是最容易被“看见”的安全产品。

你跟客户讲安全运营平台，客户可能会问：这个平台和我现在的态势感知有什么区别？

你讲攻击面管理，客户可能会问：发现了问题，谁来整改？

你讲 AI 安全运营，客户可能会问：AI 帮我干的和人帮我干有什么区别？误报怎么办？

但你讲防火墙，基本不需要太多解释。防火墙这个词已经完成了市场教育。领导听得懂，采购听得懂，业务部门也大致听得懂。甚至很多非技术人员也能理解：防火墙嘛，就是挡一挡外面的攻击。这个认知未必准确，但足够让它成为预算里最容易被接受的安全产品之一。

它有设备形态、能上架。有接口、指示灯、管理页面。

它有策略截图、日志报表、双机热备、验收测试……

这些东西非常适合形成项目材料。

相比之下，策略治理、权限收敛、日志分析、威胁狩猎、应急演练、攻防复盘，这些事情对安全效果很重要，但很难“拍照”。

安全能力如何被表达成采购成果，一直是国内网络安全采购和营销的核心要点。

事实上，防火墙项目多绝不等于其他安全产品的价值更低，钓鱼邮件、账号盗用、供应链攻击、云资产暴露、数据泄露、勒索软件、API 滥用、内部权限失控，……现在的攻击早就不是靠一台边界设备就能解决的。

只是相比防火墙，很多安全产品的价值链条更长、效果呈现更难、客户理解成本更高，且不像防火墙那样容易直接对应合规要求。

当下AI 赋能安全产品开始百花齐放，同样也绕不开这个问题：客户到底能看见什么？

 AI 安全运营、AI SOC、AI Copilot、AI 告警分析、AI 自动研判……从采购角度看，客户不是不感兴趣，谁不想减少告警噪音？谁不想提升研判效率？谁不想让一线安全人员少熬点夜？谁不想把专家经验固化进系统？

但客户真正要掏钱的时候，会问得非常具体：

• AI 到底接入了哪些数据？

• 能减少多少误报？

• 能提升多少处置效率？

• 生成的结论能不能解释？

• 错了谁负责？

• 有没有审计记录？

• 能不能和现有流程打通？

• 能不能形成闭环？

• 能不能验收？

如果这些问题回答不清楚，AI 就很容易停留在“演示效果很好”的阶段。很多 AI 安全方案现在最大的问题，不是技术概念不先进，而是价值表达还不够工程化。客户喜欢看得见摸得着，那 AI 安全就不能只讲“智能化”“大模型”“自动研判”，它必须把能力翻译成客户能感知的东西。

如何去改进采购方对安全产品的“感知”？安全方案必须学会把自己“产品化、指标化、场景化、结果化”。

可参考以下四句真言：

不要只卖概念，要卖场景

不要只卖能力，要卖指标

不要只卖平台，要卖闭环

不要只讲智能，要讲可解释

未来的安全产品，要学会把“无形能力”做成“有形价值”，毕竟在这个市场土壤里，安全预算不是不接受新东西，而是需要绝对的确定性。

阅读原文

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钱的流向，往往可以真实地展现一个行业的发展方向。

据SecurityWeek报道，云计算、安全和CDN服务商Akamai前几日宣布，已同意以约2.05亿美元现金收购AI与浏览器安全公司LayerX。交易预计将在2026年第三季度完成，仍需满足常规成交条件。

标的公司LayerX此前累计融资约4500万美元，其核心产品是一套面向浏览器、应用程序和集成开发环境（IDE）的安全平台，能够对用户及AI Agent的行为进行实时可见性监测与控制。

这笔收购完成后，LayerX联合创始人及员工将加入Akamai的零信任组织。Akamai表示，LayerX品牌将在短期内继续保留，随后逐步整合进Akamai品牌体系。

从财务角度看，新闻表示，LayerX业务预计到2026年底可达到约1000万美元年度经常性收入（ARR），Akamai预计该交易将对其2026财年非GAAP每股收益造成约0.12美元摊薄。

让我们来一起分析一下这件事情背后所代表的意义和趋势。

一、LayerX的产品

标的公司LayerX并不是传统意义上的终端安全公司，也不是单纯的CASB、SWG或DLP厂商。它押注的是一个正在快速升温的安全场景：浏览器即企业工作台，AI即新型数据出口。

根据公开信息，LayerX平台主要覆盖两类安全需求：

这一能力组合正好卡在当下企业安全的“新缝隙”里。

过去企业关注的是：

• 设备是否安全；

• 用户身份是否可信；

• 网络连接是否受控；

• 应用是否暴露漏洞。

但现在，企业必须回答新的问题：

• 员工把什么数据输入了ChatGPT、Claude或其他AI工具？

• 浏览器插件是否正在窃取企业会话？

• AI Agent是否拥有过高权限？

• 浏览器内的SaaS访问行为能否被实时审计和阻断？

• 开发人员是否把代码、密钥、客户数据交给了外部模型？

这些问题，传统防火墙、EDR、IAM乃至部分SASE产品都不一定能完整覆盖。

二、Akamai的收购意图

Akamai长期以来以CDN、边缘网络、应用安全和DDoS防护能力著称。近几年，Akamai明显在向更完整的云安全和零信任架构扩张。2025年12月Akamai刚收购了Fermyon。这两笔交易看似方向不同，但底层逻辑相通：

• Fermyon增强的是边缘计算、轻量化应用运行能力；

• LayerX增强的是浏览器侧、AI侧和用户侧安全控制能力。

也就是说，Akamai正在把自身从“保护网络流量和应用边界”的厂商，推进到“保护企业数字工作流”的安全平台厂商。

LayerX对Akamai最直接的价值，是补齐零信任体系中的浏览器层能力，传统零信任架构通常强调身份认证、设备可信、最小访问权限、微隔离、持续监测等，但在实际办公场景中，大量企业应用已经迁移到浏览器中：CRM，ERP，邮箱、文档、网盘，代码平台、工单系统、AI助手……都在浏览器里。这意味着，浏览器正在成为企业员工与数据交互的最主要界面。谁能控制浏览器内的行为，谁就更接近企业安全风险的第一现场。

浏览器安全并不是新概念，但它在过去两年明显升温。原因很简单：攻击者、员工和AI工具都在浏览器里相遇了。

三、行业信号

以SecurityWeek所追踪的数据显示，2025年全球网络安全行业发生超过420起并购交易，而2026年至今已记录超过150起网络安全并购交易。这说明安全行业仍处于高度整合期。

但与前几年云安全、身份安全、SASE、数据安全平台的并购主线相比，2026年的并购焦点正在明显向AI安全倾斜。

产业的产品方向正在从“保护AI模型”到“保护AI使用场景”。

早期AI安全讨论更多集中在模型投毒、提示注入、越狱攻击、模型输出合规、训练数据泄露等。但企业真正落地AI之后，安全问题变得更现实：

• 员工用了哪些AI工具？

• 这些工具处理了什么数据？

• AI插件是否可信？

• AI Agent是否越权？

• 企业能否对AI操作进行审计、阻断和溯源？

Akamai收购LayerX，正说明大厂正在争夺“AI使用入口”的控制权。而浏览器可能正在成为AI安全主战场，ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot……各类浏览器插件，各种企业内部AI助手的入口，往往都是浏览器。

因此，浏览器安全厂商正在获得新的战略位置。它们不只是做“安全浏览”，而是在做SaaS访问安全、数据防泄露、AI行为管控、插件治理、用户活动审计、Agent运行时防护等工作。

这也是Akamai愿意支付2.05亿美元现金的重要原因之一。

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线上填报，更加方便

自2018年开始，数说安全已对外发布过八版《中国网络安全市场全景图》，一年一更。《2026中国网络安全市场全景图》面向所有网络安全企业开放征集。

数说安全将对填报的产品进行筛选，以国家权威机构与行业主管部门颁发的产品和服务资质作为第一考量标准，同时结合市场热度、品牌成熟度、知名度等因素进行综合评选，最终选择拥有高级别资质，且具有较高市场占有率的品牌。（不保证填报即入选）。

1、线上填报，填报链接：https://www.geniuscybertech.com/qsmain

（复制链接用浏览器打开）

2、请申报您公司主要的、成熟的、具备一定技术、销售资质的网络安全产品/方案/服务，请勿贪多。

3、自愿填报，申请填报过程【不涉及费用】，填报的产品/服务/方案 经分析师筛选录入，【不保证填报即入选】。

4、首次登录请用公司邮箱注册： 公司邮箱后缀可以让系统判定登陆的人是不是您公司的人，以免非公司员工冒名顶替，暂不开放非公司后缀的个人邮箱注册（如qq、126、163等公共邮箱）。

5、同一后缀的企业邮箱视为同一公司的员工，可以共享填写记录。

6、无需一次性填写完毕，可进行多次保存，5月21日以前，已提交后如有修改也可撤回提交，在修改后重新提交。

7、填写前请阅读填写说明，并记得上传您公司的最新logo用于全景图内进行展示。

8、本轮填写截止日期2026年5月21日。

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从安全助手到安全智能体的革命

近日数说安全发布了《AI重塑网络安全：网络安全智能化产品与市场报告》，报告全文13万字，详细研究了人工智能技术如何提升网络安全防御、检测、响应和治理能力。

报告发布后获得了广泛关注，有读者反馈字数太多阅读辛苦，本篇将报告中的一些主要内容制作成了PPT版本，供读者阅读参考。如需回顾原文报告，也可以点击超链接直接跳转。

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营收、利润、现金流、应收账款、员工情况一览。

（数据整理于各家上市公司2025年财报，不构成投资建议，按此操作风险自负）

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奇安信2025财报解读。

奇安信2025年营收43.92亿元，同比微增0.97%，止住2024年断崖式下滑态势，但仍较2023年峰值少约20.5亿元；归母净亏损12.87亿元、扣非净亏损15.26亿元，亏损同比分别收窄6.68%和5.34%，不过减亏并非源于业务增长，核心依靠费用收缩实现。

综合毛利率降至50.32%，同比下降5.67个百分点，较2023年峰值累计下降14.03个百分点，低毛利特种业务占比提升、人工成本占比升至45.26%是主要原因，硬件业务（毛利率3.46%）占比18.8%进一步拖累利润表现。分业务来看，安全产品、安全服务、硬件及其他收入基本持平，但毛利率全线下滑，AI业务虽有落地但未披露具体收入规模，商业化仍处早期。

费用端呈现全面收缩态势，三费总额同比下降5.59亿元，其中研发费用收缩22.77%（减少3.21亿元），研发人员减少286人、人均薪酬下降18%，销售、管理费用也分别下降10.48%、15.75%；财务费用因长期借款增加同比上升26.87%。人员结构上，总人数降至7419人（较峰值减25.5%），研发、销售、管理岗收缩，技术支持/安全服务人员逆势增长9.4%；人均营收回升至58.6万元，但人均亏损扩大至-17.2万元，人均薪酬同比略降，核心研发人才留存存在潜在风险。

现金流与应收账款方面表现亮眼，经营现金流净额-0.61亿元，为上市以来最佳水平，同比改善2.81亿元；应收账款降至50.60亿元（同比-14.2%），销售回款51.39亿元（同比+8%），回款专项管理成效显著，但公司仍需融资支撑，尚未实现自主造血，且回款集中于年末的特征突出。

战略层面，奇安信2025年坚定推行“现金流优先”策略，通过聚焦大客户、改革营销体系、强化回款管理实现现金流大幅改善，同时推进AI产品化、调整组织架构为“四大战区”。不过毛利率结构性问题仍未解决，2026年需重点验证毛利率能否企稳50%以上、收入能否实现5%以上有机增长，以及经营现金流能否在不收缩研发的前提下转正，这也是“现金流优先”战略真正兑现的关键。

（分析师：史高平。本文不构成投资建议，按此操作后果自负）

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信安世纪被ST的底层原因拆解

信安世纪2025年报封面写的是"扭亏",2026年4月29日股票简称里却要被加上"ST"两个字。真正解释这件事的,不是年报本身,是它从2025年8月开始申请的那笔4.98亿可转债。

一、一份漂亮的"扭亏"年报,和一份否定意见的内控审计报告

2026年4月底,信安世纪披露2025年报。账面看,这是一份漂亮的扭亏报告:营收5.42亿元(同比+8.26%),归母净利润2,054万元,从2024年-4,782万元的低点反转过来,扭亏143%。

但同一份年报里,审计师在"内部控制"那一栏给了否定意见。按上交所科创板规则,公司股票自2026年4月29日起被实施"其他风险警示",简称前面加上"ST"前缀。

往前回溯3个月,是信安世纪一连串公告组成的"前情提要":

·2026年1月28日:发布2025年业绩预告,预计全年盈利7,400万到8,800万元

·2月26日:业绩快报维持原口径

·4月13日:公司主动撤回向不特定对象发行可转债的申请

·4月15日:上交所同步终止可转债审核

·4月17日:公告承认前期会计差错,把2025年业绩从7,929万元下调到1,899.85万元——蒸发掉76%

·4月底:年报落地,归母净利润最终2,054万元,内控审计报告否定意见

这条时间线读到一半,故事真正的引子就出现了:可转债。

再往前翻一年:信安世纪向上交所申报的可转债是2025年8月27日正式受理的,拟募集资金不超过4.98亿元。8月报送、9月收到审核问询函、10月回复、2026年4月主动撤回——也就是说,2025年这家公司在做的最重要的一件事,是申请发行可转债;2025年的财务报表,与其说是为年报服务的,不如说是为可转债审核服务的。

二、为什么被ST:一笔"凭空冒出来的"研发资本化

信安世纪被ST的直接原因,是2026年4月17日的会计差错更正公告——撤回此前对2025年研发投入做的资本化处理。

听起来像一段平淡的会计技术更正。但把背后的数字摊开看,事情完全不是这样。

1)资本化记录:四年都是零,2025年突然出现

下面这组数据来自公司2025年10月回复上交所可转债审核问询函的内容:

公司过去三年每年研发投入1.3亿到1.9亿元,没有任何一笔做过资本化处理。然后到2025年上半年,资本化比例从0%直接跳到45.51%。

把这组数据,和公司同期的净利润放一起看,问题就更明显了:

2024年公司开始亏损,2025年上半年继续亏损——就在亏损刚出现的这个节骨眼上,公司突然把45.51%的研发投入"资本化"了。如果不做这个处理,2025年上半年的实际亏损不是1,280万,而是接近4,665万。

2)交易所早就在质问了

2025年9月5日,上交所对信安世纪的可转债申请下发了审核问询函,共问5个问题。其中问题2第(二)项直接打到要害上:

结合报告期内公司资本化政策、研发支出费用化及资本化的比例、同行业可比公司情况等,说明本次募投项目研发支出资本化的原因及合理性,是否符合企业会计准则规定。

潜台词清清楚楚:你过去四年都不资本化,现在突然资本化,而且这次4.98亿的可转债募投项目里,研发投入27,711万要资本化16,075万——资本化率高达58%——这是不是借会计政策变更来调节利润、虚增募投项目效益?

公司当时的回复,主打"同行业横向对比":

公司的论证逻辑是:行业平均61.55%,我才58%,在行业里属于偏低水平,所以"不存在重大差异"。

但公司没回答的是另一个更尖锐的问题:同行业那些公司的历史报告期里,资本化比例本来就不是0,人家是常年保持30%-50%资本化率的;信安世纪是从0%一夜之间跳到45.51%,这个跳变本身才是问题。

申报会计师容诚在2025年10月的回复里给出了核查意见:"研发支出资本化符合项目实际情况、符合《企业会计准则》的相关规定,具有合理性"。

3)半年后的反转——容诚自己打了自己的脸

时间线非常戏剧:

2025年10月还为之背书的会计政策,半年后被同一家会计师事务所认定为内控重大缺陷——这中间发生了什么,公告里没明说,但能推断：可转债的深入审核压力下,资本化时点的判断、内部论证程序经不起进一步推敲。容诚作为同时担任可转债申报会计师和年报审计师的事务所，只能选择以"前期差错更正+内控否定意见"的方式自救——把责任落到"公司内控有缺陷"上,而不是"会计师之前的判断错了"上。

这也解释了为什么停牌公告里整改措施的第一条是:建立软件行业外部咨询专家库,引入外部专家参与评审及第三方机构原型测评机制,联审通过后书面确认资本化起始时点——之前"仅靠公司内部判断资本化起点"这件事被认定为内控缺陷,以后必须引入外部专家+第三方测评才能定。

4)前三季度的"账面盈利"被一次性抹平

更正公告里逐季度跟踪了资本化金额的累积:Q1资本化1,452万 → H1累计3,385万 → Q3累计5,002万 → 全年最终应资本化为零。

也就是说,信安世纪前三季度对外披露的每一份报表里,账面盈利都是靠资本化挤出来的;剔除资本化处理后,前三季度实际合计亏损3,538万元。年报最终落定的2,054万元净利润,完全靠Q4单季度的5,592万元——一个季度贡献了全年净利润的272%,前三季度贡献的是负数。

业绩预告也一并"腰斩":1月28日预告净利润中位7,929万元 → 4月17日更正为1,899.85万元 → 年报落定2,054万元。预告与最终值之间差距高达6,029万元,几乎等于公司2025年全年实际净利润的3倍。公告原文披露"错报金额超过利润总额的5%"——按调减幅度6,029万元/利润总额2,316万元计算,比例约260%,远超5%的红线。这条"重大"的会计差错,直接导致内部控制审计意见从无保留意见跌到否定意见。

这就是被ST的直接原因。

三、内控否定意见到底意味着什么

国内的上市公司年报其实有两份独立的审计报告。一份针对财务报告——审计师确认数字本身真实公允;另一份针对内部控制——审计师评估公司有没有一套靠谱的制度,能保证财报数字本来就是对的。前者看结果,后者看过程。

容诚给信安世纪2025年开出的两份报告,结论非常分裂:

·财务报告:标准无保留意见——经过更正之后的报表数字本身没问题

·内部控制:否定意见——产生这些数字的内控制度被认定存在重大缺陷

简单一句话:审计师否定的不是2,054万这个数字,否定的是公司"自己生产合规财务数据"的能力。

这条否定意见对接下来1-2年的影响是实实在在的:股票被实施其他风险警示、简称前加"ST";科创板涨跌幅维持20%(科创板ST不进入风险警示板),但单日累计买入限额50万股;再融资基本关闭——可转债、定增、配股短期内都做不了;摘帽时间硬性卡住:至少要等2026年报出来(也就是2027年4月),且当年内控审计意见恢复到无保留意见。

这件事的代价不只是股票简称改三个字。公司原本指望可转债解决的"低息融资+研发投入+流动性补充"三个问题,接下来2年得自己想办法。

四、2025年报的真实底色

把扭亏故事和ST放下,单看2025年的经营状况,从五个维度看就够了。

1)收入回正

2025年公司营收5.42亿元(同比+8.26%),结束了连续两年的下滑。

2)毛利率回到五年区间下沿

综合毛利率69.24%(同比下降 1.98 个百分比),是近五年第二低。

拆开看:信息安全产品毛利率-3.28pct;分行业金融-1.76pct、政府-1.49pct、企业-3.18pct全线下行;唯一上行项是服务毛利率+3.65pct,但占比仅18.2%,无法反转整体趋势。

3)应收账款增长跑赢收入,减值在加速

应收票据+应收账款合计4.20亿元,较上年末3.85亿元增长9.04%,略高于收入增速8.26%。应收账款原值5.36亿元,已计提减值准备1.20亿元,减值准备覆盖率22.5%。

本年信用减值损失2,442万元,同比扩大77.5%——回款压力没有缓解,减值还在加速。对一家以集成商模式为主、客户集中在金融+政府+企业三大行业的网安公司来说,应收增速跑赢收入增速本身就是一个负面信号:增量收入是用更宽松的账期换来的。

4)借款首次出现:融资结构发生实质变化

2025年末公司账上多出来两个之前从来没有出现过的科目:

·短期借款3,136万元(2024年末为零)

·应付票据560万元(2024年末为零)

合计3,696万元,是公司自上市以来首次启用银行信用证类的债务融资。一家常年账上有1亿多货币资金、过去几年完全没有有息负债的科创板公司,突然开始借短期银行的钱，意味着公司融资结构从"权益融资+经营内生"切换到了"经营内生+短期债务"。

5)现金流"靠少发工资",真实底子比账面薄

2025年公司经营性现金流净额3,490万元(同比+196.47%),是近三年最好水平。但年报里管理层很诚实地写了:"主因是本报告期内支付给职工以及为职工支付的现金较上年同期减少所致"——2024年完成集中辞退补偿支付,2025年回归常态化用工成本,现金流改善是基数效应,不是真正的业务改善。

期末货币资金1.65亿元(同比+40.30%)看起来挺充足。但这1.65亿是怎么来的?年报里筹资活动现金流+1,993万元,里面包含了新增短期借款3,136万元——也就是说,期末货币资金的增加主要是借来的,不是赚来的。剔除新增借款后,期末货币资金的真实底子约1.34亿元。

五、为什么公司必须发可转债

把上面五条放在一起,就能理解信安世纪在2025年8月报送可转债申请的真实原因。

可转债对一家A股科技公司意味着什么?核心吸引力是低息。A股可转债票面利率第一年通常在0.2%-0.5%、最高一档也很少超过2%——和银行短期借款4%-5%、信用证融资3%-4%相比,是非常便宜的钱。对一家年营收5亿出头的公司来说,4.98亿元的可转债基本相当于一倍营收的"半免费资金"。

这笔钱主要用途有两个:研发投入+补充流动资金。换句话说,可转债如果发出来,公司未来3-5年的研发节奏(AI密算、后量子密码、FIPS认证、海外合作伙伴四条新方向)和流动性储备就有了支撑。

可转债撤回之后,公司的融资盘面就变成了:

·权益融资通道关闭:可转债撤回,按现行规则2-3年内做不了再融资(ST期间更不可能)

·债务融资刚刚启用:首次出现短期借款3,136万元,融资成本是可转债的2-10倍

·经营内生现金流不稳:3,490万元主要靠"少发工资"基数效应

·期末货币资金的真实底子:剔除新增借款后约1.34亿元

对一个研发投入年均1.5亿、营收只有5亿出头的网安公司,这个切换的代价不会小——研发节奏、流动性储备、新方向投入,都要从"可转债+经营内生"的双轮驱动模式,切换到"短期借款+经营内生"的紧打紧用模式。

六、未来1-2年值得重点观察的两件事

不预言,只列观察点:

第一,ST的实施时点和摘帽节奏。摘帽最快也要等到2027年——前提是2026年报内控意见恢复无保留。中间任何一份定期报告再出问题,时间表都会延后。这件事对接下来融资能力是一票否决式的影响——可转债被撤、定增配股不能做、ST期间股价下台阶——要么靠经营内生现金流,要么靠短期银行借款继续硬撑。

第二,经营性盈利能不能独立站住。剔除非经营性的正向贡献后,2026年公司能不能靠真实经营做平甚至小赚,是判断"扭亏成色"的唯一可信指标。同时关注信用减值损失能否从同比扩大77.5%的态势中收窄。

【⚠️】分析师：史高平。本文仅为个人研究记录与信息整理,不构成任何投资建议。文中数据均来自上市公司公开披露文件(2025年年报、2026年4月17日《前期会计差错更正公告》、2025年10月《向不特定对象发行可转债审核问询函回复》),如有不一致请以公司公告为准。投资有风险,入市需谨慎。

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4月28日，第三届“长城杯”网数智安全大赛（防护赛）总决赛在福建福州隆重举行。

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永信至诚2025财报解读。

永信至诚 2025 年同时呈现两个相反的数字——营收 2.76 亿元（同比-22.45%），是 2018 年以来最低水平；研发占比却从 26.01% 升至 31.63%，创近五年新高。前者是收入腰斩，后者是研发投入仅下降 5.67%（仍达 8,741 万元）的"绝对额硬挺"。这不是被动衰退，而是公司在收入收缩期主动选择保住 AI 大模型测评和"数字风洞"研发节奏。

利润全面承压。归母净利润-0.49 亿元（上年+848 万元，由微利转亏），扣非净利润-0.57 亿元（上年-206 万元，连续第二年扣非为负）。综合毛利率 54.28%（+0.72pct），距 2022 年 59.61% 历史高点仍差 5.33pct。利润恶化的主因不在毛利率，而在两项减值：信用减值损失-3,381 万元，占利润总额绝对值 67.88%。子公司层面，五一嘉峪科技（数字风洞核心子公司）净利润-1,353 万元、即刻点石信息净利润-444 万元，主要子公司均处亏损状态。

业务结构剧变。原起家业务网络靶场及运营 2025 年收入 0.86 亿元（-45.12%），占比从 44.2% 降至 31.3%；新业务"数字风洞及运营"持平于 1.75 亿元（+0.37%），占比从 49.0% 升至 63.4%，成为第一大业务。AI 相关业务收入 3,246 万元（+306.75%），占比从 2.24% 升至 11.75%——AI 大模型测评"春秋 AI 数字风洞"已接入主流大模型超 60 个。

资金面与现金流。应收账款及票据 3.16 亿元（-13.39%），但下降幅度小于营收降幅，应收占营收比从 102.5% 升至 114.5%，账期延长压力未缓解。经营性现金流-225 万元，较上年-4,630 万元收窄 4,405 万元但未转正。Q4 单季营收 1.34 亿元（占全年 48.51%）、单季现金流+4,616 万元，延续政府客户"上半年烧钱、下半年集中收款"节奏。短期与长期借款均已清零。

人员收缩与内部信号。员工总数从 471 人降至 407 人（-13.59%），技术岗减员 40 人幅度最大（-15.69%），但单人研发投入从 36.34 万元升至 40.66 万元（+11.89%）——减低薪、留高薪。更强的信号是连续两年终止限制性股票激励计划（2024-02 终止 2023 计划，2025-10 终止 2024 计划），2025 年决议不分红、不公积金转增（上年实施 10 转 4.8 并派 0.50 元）。

核心判断：账面利润、股权激励和分红同步让位，换取 AI 大模型测评和"数字风洞"产品体系的研发节奏。关键验证点是 2026 年 AI 业务能否从研发支出转化为可量化收入，承接网络靶场-45.12% 腰斩留下的缺口。

（分析师：黄义博。本文不构成投资建议，按此操作后果自负）

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6月10日，香港。

2026年6月10日

香港HKSTP

Innocentre, 72 Tat Chee Ave

大会为期一天，将以多场技术分享与交流为核心，面向全球安全研究人员、工程师及企业安全负责人开放。

本届 HKHACK 将围绕当前安全领域的核心议题展开，包括：

• 人工智能与安全

• 终端与智能设备安全

• 攻防技术与漏洞研究

• 企业安全体系建设

• Web3 与加密安全

• 数据与隐私保护

所有议题均以技术深度与实践价值为核心，强调真实案例与前沿研究的结合。

本届 HKHACK 邀请来自全球的安全专家与技术实践者参与分享，已确认嘉宾包括：

嘉宾覆盖安全研究、攻防实践及企业安全等多个方向，将带来一线经验与前沿技术洞察。

HKHACK 2026 不仅是一场安全大会，更是一个高密度的交流场域。参会者可以获取前沿安全研究与实践经验，与来自不同地区的技术专家建立连接，深入理解全球安全发展趋势，以及在跨生态交流中获得新的技术视角。同时，对于企业而言，这也是了解安全技术演进与行业实践的重要窗口。

HKHACK 2026 希望通过高质量内容与开放交流，连接全球安全社区，推动技术创新与实践落地。

2026年6月10日，香港见！

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天融信2025财报解读。

天融信2025年营收25.72亿元，同比下滑8.81%，连续第四年下降，较2022年历史峰值已累计缩水27.4%。归母净利润0.74亿元，小幅下滑10.59%；但扣非净利润仅0.32亿元，同比大降40.76%，两者差距主要来自股份支付等非经常性因素的支撑，经营层面的盈利基础相当薄弱。

亮点集中在毛利率上。综合毛利率跃升5.27个百分点至66.30%，创近十年新高，网安产品毛利率更达70.52%。这一改善是真实的战略成果——公司主动压缩低毛利集成业务、聚焦高毛利软件产品，营业成本同比下降超21%，降幅远大于营收降幅，各客户群毛利率也同步改善，并非偶发。

第二增长曲线初具雏形。智算云收入从2.56亿增至4.04亿元，同比增长57.95%，占总收入比例升至15.70%，是全年唯一正增长板块。但其毛利率仅44.58%，较网安主业低约26个百分点，拉低了整体盈利质量，高增长能否维持当前定价仍是未知数。

隐忧则集中在现金层面。经营现金流1.63亿元，同比下滑36.81%；应收账款在营收下滑背景下反而增长4.08%，应收账款与营收之比从92.2%升至105.2%，回款明显放慢。扣除政府补助、增值税退税等非经营性收益后，实际净亏损约0.33亿元，利润的"非经营性"色彩在持续加重。

人员层面，员工总数降至5,160人，研发人员中30岁以下青年员工减少近19%，人均薪酬首次明显回落，低于行业均值下沿，核心人才流失风险值得关注。

总体而言，毛利率跃升证明战略方向是对的，但网安主业能否止跌、智算云能否持续高增长，是2026年必须给出答案的两个核心验证点。在此之前，转型兑现的结论下得还为时尚早。

（分析师：史高平。本文不构成投资建议，按此操作后果自负）

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以下文章来源于：悬镜安全

悬镜安全，作为新一代 AI 数字供应链安全开拓者，首创基于“AI 原生安全+ DevSecOps 敏捷安全+多模态SCA+AI 供应链安全情报预警”技术的新一代 AI 数字供应链安全治理体系，持续守护新一代 AI 数字供应链安全。

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在此背景下，悬镜安全正式发布 灵境 AIDR——智能体安全卫士平台 。平台以大模型为引擎、全链路自动化为骨架、实战化闭环为目标，重构智能体安全治理全流程，让企业在 AI 威胁时代守住安全底线。

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