随着生成式人工智能与企业级 AI 应用快速进入运营核心， AI 系统正成为网络攻击的新目标。与传统的网络安全威胁不同，针对 AI 模型的攻击存在于用户、模型和智能体之间交换的词语、提示和上下文中，恶意提示在网络层看起来如同合法流量，传统防护工具对此束手无策。面对这一挑战，全球应用交付与安全领导者 F5 正通过其完整的 AI 防护产品矩阵，为企业提供从持续测试到实时防护的全生命周期安全解决方案，助力客户在 AI 时代安心推动创新。

　　平台化战略：构建统一的 AI 防护治理体系

　　 2026 年 1 月， F5 宣布正式推出 F5 AI 护栏（ F5 AI Guardrails ）与 F5 红队（ F5 AI Red Team ）两项解决方案，专为保护关键任务型企业 AI 系统而设计。通过此次发布， F5 成为率先提供完整端到端 AI 执行阶段安全生命周期防护的供应商，通过内建与客制化防护机制，全面连结并保护企业的 AI Agent 与 AI 应用。

　　 F5 资深产品长 Kunal Anand 指出： " 传统企业治理模式已无法跟上 AI 的快速发展。当政策落后于技术的实际应用时，将会产生数据外泄与模型行为不可预测的风险。企业需要与 AI 模型同样具备动态与即时反应能力的防御机制。 " 这正是 F5AI 防护方案的核心价值所在——将原本不透明的黑盒子转化为可视、可控的系统。

　　这两项创新的资安解决方案精准回应企业对弹性部署、与模型无关防护（ model-agnostic ），以及即时客制化与因应 AI 资安政策的需求，奠基于 F5 在应用层的深厚专业知识，也正是 AI 互动与风险最常发生的关键层级。目前， F5 AI 护栏与 F5 AI 红队已部署于全球多个产业的《财富》 500 强企业，包含高度受监管的金融服务与医疗保健机构。

　　双引擎驱动：持续测试与实时防护的 AI 防护闭环

　　 F5 的 AI 防护体系由两大核心产品构成，形成持续运作的安全回馈循环。 F5 AI 护栏提供一套模型无关的 AI 执行阶段资安防护层，能在各种云端与部署环境中，为所有 AI 模型、应用与 Agent 提供一致的政策控管。作为部署在用户和 AI 模型之间的代理层，它在提示到达模型之前进行拦截，并在输出返回给用户之前进行分析。护栏能持续防御快速注入和越狱攻击等对抗性威胁，防止敏感数据外泄，并确保企业法规遵循要求，包括 GDPR 与《欧盟 AI 法案》。

　　作为执行阶段即时防护的关键补强， F5 AI 红队提供可扩展、自动化的对抗测试能力，模拟各种常见与隐蔽的威胁攻击向量。其核心动能来自业界最具权威的 AI 漏洞数据库，该数据库每月新增超过 10,000 种攻击技术，以应对现实世界威胁的不断演进。 AI 红队能揭露模型可能产生具风险或不可预测输出的潜在弱点，而相关洞察也会即时回馈至 AI 护栏的政策机制中，确保防御策略能随着威胁样态与模型本身的变化持续演进。

　　这种 AI 防护的协同配对模式——通过 AI 红队派遣智能体团队发现 AI 系统中的漏洞，再通过 AI 护栏将这些洞察转化为基于威胁信息的防御——为企业打造了可长期演进的 AI 资安基础。

　　量化风险： F5 Labs 树立 AI 防护基准新标杆

　　为进一步强化 AI 防护能力， F5 Labs 于 2026 年 2 月推出了每月更新的 AI 安全排行榜，通过两项全新指标对主流 AI 模型进行风险评分与排名。综合 AI 安全指数（ CASI ）提供基础安全评分，结合了正常条件下的平均性能表现、安全与性能权衡的风险 - 性能比，以及考量推理成本与安全得分的成本效益分析。智能体抵抗评分（ ARS ）则评估 AI 系统在持续、自适应攻击下的承受能力，衡量成功入侵所需的最小攻击者 ingenuity 、系统在长时间多步骤攻击下的防御耐力，以及失败攻击是否会暴露可用于未来攻击的系统行为。

　　 F5 产品长 Kunal Anand 强调： " 将未经验证的 AI 模型部署到关键基础设施中不是创新，而是疏忽。组织需要持续量化风险抵御能力的方法。 F5 Labs AI 排行榜提供了这一标准。这些排名精准定位模型层的特定弱点，为安全团队提供治理推理和攻击预防所需的智能。 "

　　 IDC 研究总监 Grace Trinidad 评价道： "F5 现有的流量检查和日志记录能力通过收购 CalypsoAI 得到了扩展，增加了运行时 AI 治理能力和 AI 系统行为的可视性。与每月更新 CASI 和 ARS 排名的 F5 Labs 安全研究部门配合， F5 客户既获得了选择 AI 模型时参考的有用安全指标集，也获得了约束 AI 系统使用方式、数据访问权限和输出生成方式所需的工具。 "

　　行业实践： AI 防护深入关键业务场景

　　在汽车行业， AI 技术的规模化应用对 AI 防护提出了迫切需求。当前 L3 级自动驾驶已在国内多个城市开启道路试点，单车日均可产生 4 至 10TB 的传感器数据，模型迭代周期从月级压缩至周级甚至天级。与此同时， AI 技术迭代也催生提示词注入等新型诱导性安全威胁，这类威胁区别于传统逻辑性攻击，给汽车行业 AI 应用的安全防护带来全新挑战。

　　 F5 中国区新行业解决方案总监谢乾屹介绍， F5 的 ADSP 平台凭借高性能负载均衡、智能流量调度及 API 和 AI 防护能力，为车企提供定制化智能出行解决方案。在某大型车企 AI 智算中心案例中，采用 F5 TBLB 技术搭配 R 系列硬件，首 token 响应时间降低 95.61% ， GPU 利用率提升至 90% 以上，大幅降低硬件投入与运维成本。 F5 BIG-IP Next for Kubernetes 部署在英伟达 DPU 上，通过将密集的网络任务卸载到 BlueField-3 DPU ，实现了到租户工作负载的低延迟、高吞吐量数据流，同时在数据源就近执行高级安全策略。

　　在金融服务领域， F5 的 AI 防护解决方案同样发挥关键作用。通过将 AI 护栏与 AI 红队与既有的基础设施防护机制整合——包含 API 资安、 Web 应用防火墙与 DDoS 防御——企业可以保护 AI 系统与现有应用的安全，提升可视性与政策一致性，而无须仰赖分散、独立的解决方案。

　　生态合作： F5 携手红帽扩展 AI 防护能力边界

　　 2026 年 3 月， F5 宣布与红帽达成新的技术合作，推出经过红帽认证的 OpenShift Operator ，适用于 F5 AI Guardrails 和 F5 AI Red Team 两款 AI 防护产品。经过认证的红帽 OpenShift Operator 已通过红帽的严格测试，验证其符合安全性、互操作性和生命周期管理的高标准，可帮助客户扩展部署规模。

　　对客户而言，这种验证集成能够实现与红帽 OpenShift AI 的流畅部署自动化。红帽 OpenShift AI 是领先的 AI 应用开发平台，提供自动化创建、配置和管理 AI 使能应用的工具。红帽 OpenShift Operator 通过将 AI 防护直接集成到红帽 OpenShift AI 平台中，使用熟悉的 Kubernetes 工作流，帮助减少运营摩擦，实现跨环境的一致性策略执行，同时最小化部署复杂性。

　　此外， F5 还推出了红帽 AI 快速启动方案（ AI quickstarts ），通过红帽 AI 快速启动目录提供虚拟 AI 部署蓝图，包含标准参考设计、部署说明和详尽描述。客户可以在实验室型环境中体验 F5 与红帽 OpenShift AI 平台的协同工作，直观了解 AI 工厂技术栈，真实感受 F5 和红帽为 AI 数据工厂部署带来的价值。 首 个 AI 快速启动方案现已可用，帮助客户保护 AI 驱动的金融服务应用，防范注入攻击、影子 API 和滥用行为，同时保障敏感金融数据安全。

　　持续演进： AI 防护的未来展望

　　 F5 的 AI 防护能力仍在持续扩展中。最新发布的 F5 AI 修复（ F5 AI Remediate ）填补了从 AI 红队识别模型漏洞到 AI 护栏执行验证后防护之间的关键环节。 AI 修复通过自动化创建、优化和验证针对性防护包，加速响应时间，使安全团队能够将基于证据的防护措施以人工审核方式投入生产，减少暴露时间而不干扰实时 AI 应用。

　　同时， F5 分布式云 WAF （ F5 Distributed Cloud WAF ）最新版本引入了 AI 驱动的风险评分能力，将手动流程转化为自动化防护。基于结果的阻断策略，使 CISO 、 SecOps 和 NetOps 团队能够消除威胁、降低运营负担，并在保持低误报率的同时实现快速防护。

　　 F5 产品管理高级副总裁 Shawn Wormke 强调： " 我们正在向 AI 感知的应用交付和安全发展，以实现安全、可扩展和高性能的智能体 AI 操作。 " 通过持续的 AI 防护创新， F5 正帮助全球企业在 AI 时代安心推动业务创新，将风险转化为有信心的 AI 部署。