文章总结： 2026年8月15-16日，CCF网络与系统安全专委会在南开大学举办研讨会，聚焦AI及智能体赋能安全研究。与会学者围绕智能体安全防护、开源供应链风险、AI推理系统安全、车联网越权漏洞等议题分享成果。提出为AIAgent重建安全边界、AgentGuard轻量级访问控制框架、开源数据基座可信重构等方案。强调传统安全边界消解，需重构人才培养模式。会议为网络安全前沿研究提供交流平台。 综合评分： 79 文章分类： ai安全,漏洞分析,web安全,渗透测试,安全建设

CCF-INFORSEC网络空间安全“导师面对面”暨AI及智能体赋能安全研究专题研讨会圆满落幕

网安国际

2026年8月25日 12:06 陕西

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8月15-16日，由CCF网络与系统安全专委会主办、南开大学密码与网络空间安全学院承办、天津大学网络空间安全学院协办的2026 CCF-INFORSEC网络空间安全“导师面对面”暨AI及智能体赋能安全研究专题研讨会在南开大学成功召开。来自清华大学、复旦大学、天津大学、厦门大学、上海交通大学、信息工程大学等多所“双一流”高校的一线学者，以及中关村实验室、行业头部安全企业资深技术负责人，以及长期深耕漏洞攻防、智能体安全治理、密码安全、软件供应链防护等领域的青年科研人员，分享了网络安全前沿技术的发展及现状，同时介绍了他们在研究过程中的心得体会和经验，共计100余人出席本次研讨会。

南开大学计算机学院院长、密码与网络空间安全学院常务副院长  刘哲理

学术交流会上，南开大学计算机学院院长、密码与网络空间安全学院常务副院长刘哲理发表致辞。他表示，当前，大模型、自主智能体全面普及，传统网络安全边界持续消解：指令与数据在自然语言窗口混杂、智能体自主调用工具带来越权风险、开源供应链和AI推理系统潜藏新型漏洞，黑灰产借助AI大幅降低攻击门槛，一系列全新安全难题亟待破解。本次论坛紧扣行业现实难题，围绕智能体安全防护、智能化威胁防御、密码体系安全、软件供应链风险、网络安全人才培养等核心方向开展深度交流研讨。互联网时代互为师生，技术探索不分长幼。希望青年学子们敢提问、善思辨；多交流、广结伴；守底线、明初心。

清华大学网络研究院段海新教授发表题为《边界的建立与消解：反思互联网安全原则在AI Agent时代的处境》的报告。三十年来，安全工程以端到端、最小特权、完全核验、零信任等设计原则划定并在跨界处核验各种边界，其共同基石是“指令”与“数据”、“可信”与“不可信”能够被区分。他在报告中提出为Agent重建边界的三条新原则——指令与数据分离、能力随上下文动态收敛、高危动作完全核验，主张把安全建在模型之外的编排与策略层。

南开大学密码与网络空间安全学院陈森教授发表题为《开源供应链风险数据基座的脆弱性剖析与可信重构》的报告。对于软件系统安全研究而言，开源供应链风险数据（漏洞、补丁、PoC等）构成安全决策的基座。然而，系统性实证研究表明，现有数据基座存在严重的质量脆弱性（如关键信息缺失、延迟、错误关联），这导致了安全分析结论的“根基不稳”。他在报告中介绍了他们基于智能化和自动化手段重构数据基座可信性的最新探索实践。

复旦大学网络战略研究所副所长洪赓发表题为《智能体安全防护与治理》的报告。他们提出了 AgentGuard，一套面向工具调用型智能体的轻量级访问控制框架。AgentGuard能够无缝集成到现有智能体系统中，用户可通过可视化界面，以表单化方式根据实际需求灵活配置安全规约；系统则对工具调用请求与安全规约进行匹配，对未授权或高风险调用进行识别与拦截，并完整记录执行轨迹，从而支持事后审计与安全溯源。

厦门大学信息学院沈耀斌副教授发表题为《标准化密钥派生函数的设计与安全分析》的报告。报告中，他介绍了对 NIST SP 800-108 密钥派生函数的系统性安全分析。围绕 counter mode、feedback mode和 double-pipeline mode中的多种 CMAC/HMAC/KMAC-based KDF，给出形式化安全证明与攻击结果。研究表明，部分构造可以证明满足可变输出PRF安全性及相关抗性要求，但也有若干构造在特定条件下存在碰撞攻击或安全退化。该工作澄清了标准化 KDF在不同安全目标下的适用边界，可为后续标准修订和实际部署提供理论依据。

清华大学网络研究院谷雅聪助理研究员发表题为《AI推理系统中的软件安全威胁》的报告。AI 安全的关注多集中在模型层，承载模型的推理系统同样值得审视。他从软件安全视角，沿”输入—框架—平台”三层剖析其攻击面：媒体预处理的语义差异可用于跨模态注入与绕过审核；推理框架缓存的弱哈希与不当序列化可被低成本碰撞投毒；托管平台的访问控制缺陷可导致模型与数据泄露。相关问题影响 vLLM、SGLang 等主流推理系统，凸显对 AI 软件栈开展系统性安全分析的必要性。

南开大学软件学院孙永谦副教授发表题为《面向智能体系统的管控与运维》的报告。随着大语言模型智能体在高风险场景中的广泛部署，多智能体协同推理与智能体系统的可靠性保障成为两个紧密关联的核心议题。在推理层面，他介绍了GoS，一个面向溯因推理的通用神经符号框架（ICML 2026）。此外，他们还提出AgentOps，围绕可观测、可诊断、可恢复、可治理的理念，通过层次认知图实现多智能体故障归因，通过遥测-诊断-门控回路将诊断转化为恢复指导，通过关键转移图引导根因定位并结合受控干预实现持续修复，共同构成从归因到恢复再到干预的完整闭环。

中关村实验室科研02部李书豪副部长发表题为《智能化威胁防御关键技术及实践》的报告。他围绕智能化时代的高级持续性威胁防御，系统介绍了团队在数据基础、事前预警、事中防护、事后分析及成果应用等方面的研究与实践。通过建设高质量攻防数据资源，提升未知风险发现、攻击行为识别、事件调查与追踪溯源能力，形成覆盖威胁防御全过程的总体方案。

信息工程大学武泽慧副教授发表题为《人工智能技术重塑网络安全人才培养模式探索》的报告。当AI能独立完成漏洞挖掘、分析和利用代码生成，网络安全人才培养该何去何从？他以“1-2-3-4-5”的结构，系统解构AI重塑网安教育的底层逻辑：从一条政策主线讲起；分析当前两种典型误区；回顾蒸汽机、照相机、计算器三次技术革命对教育的影响，提炼共同规律；提出系统思考、深度提问、目标规划、原始创新四大根基能力培养体系；以五个重新定义（重构培养路径、改造教材形态、重设课堂功能、设计证据型作业、建立过程性考核体系），构建渐进式人才培养闭环。

上海交通大学侯勤胜助理研究员发表题为《面向各类“端系统”的智能化安全风险分析与新思考》的报告。万物智联时代，“端系统”的形态也在经历更新迭代，“端系统”的边界正在不断拓宽，从传统的移动与IoT设备，全面延伸至云原生架构、API服务以及由大语言模型驱动的AI智能体。报告中他聚焦智能化安全风险分析技术，分享本团队在多类型终端应用场景（IoT端、移动端、云端等）的自动化安全性分析实践，并将进一步探讨新兴AI智能体终端所面临新形式安全风险，以及对AI智能体赋能安全风险分析的新思考。

天津大学王俊杰英才副教授发表题为《车联网越权漏洞挖掘实践》的报告。当前，汽车加速迈向智能化、网联化，用户可通过手机远程控制车辆，控车指令经云平台鉴权后下发执行。然而，鉴权环节一旦存在缺陷，攻击者便可越权远程操控车辆，威胁车主生命和财产安全，国际上，本田、奔驰、现代、起亚等车企云平台均被曝存在此类风险。为此，他们团队针对国内10款在售车型的控车指令展开系统分析，设计车联网云平台越权漏洞检测框架，通过拦截、篡改、重放用户请求实现越权漏洞的自动化检测。

中央财经大学秦悦助理教授发表题为《AI安全攻防：黑灰产智能化演进与模型对抗风险治理》的报告。人工智能与智能体技术的发展正在重塑网络安全攻防格局。在报告中，她围绕真实世界对抗环境下的AI安全问题，介绍了面向恶意账号检测、地下黑灰产对抗文本、模型安全与隐私风险等方向的研究探索，并进一步讨论利用智能体发起的新型攻击场景，包括利用对抗性二维码规避平台审核、传播非法推广内容等问题，专题旨在探索AI攻防博弈中的关键挑战，推动面向真实应用场景的智能安全技术发展。

DARKNAVY肖轩淦研究总监发表题为《deepsec：AI驱动的漏洞攻防思考与实践》的报告。他结合AI for security的研究经历及实际案例，分析大模型参与漏洞攻防的能力边界，并分享将安全研究经验、程序分析工具与harness结合的实践经验。deepsec是DARKNAVY将安全研究员实战经验与开源大模型能力深度融合打造的AI安全分析系统。同时，他还分享了deepsec处理真实世界安全问题的落地实践。

华中科技大学侯心怡博士研究生发表题为《泛在智能体系统安全：挑战、研究与实践》的报告。她围绕智能体应用安全、智能体组件供应链安全和大模型基础设施安全等前沿方向，介绍团队在智能体新型安全风险分析、关键漏洞挖掘与运行时安全防护等方向开展的相关工作，以及基于现有研究成果打造的AICensus泛在智能体系统全链路安全治理平台。

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在圆桌讨论环节，嘉宾们探讨了AI浪潮下网络安全的前沿科研方向、现实挑战，以及高校、产业如何协同培养适配AI时代的网络安全人才。同时，与会师生也就研究进程和研究方向中的困惑进行了深入交流。

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