# AI 智能体时代的安全：一个终端可能跑着上万个智能体，每个都得有自己的身份

> 原标题：AI智能体时代下的安全变革

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-05-28T00:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/29531
- 原文：https://www.tomtunguz.com/jonathan-jaffe-office-hours-post-event

## 摘要

Lemonade 的安全负责人 Jonathan Jaffe 聊了聊当攻防双方都用上 AI 后，安全团队该怎么变。他提到一个终端上可能同时跑着 200 到 10000 个智能体，现在的身份和权限管理系统根本管不过来，必须给每个智能体一个独立身份，并在它执行动作时直接卡控策略。另外，AI 写的代码漏洞虽多，但修得也快，软件反而可能更皮实。安全团队本身也在...

## 推荐理由

这篇是活动评论，不是产品发布或研究论文，但终端智能体数量和身份管控模型这两个信息点很实在，对正在头疼智能体安全的团队有参考价值，放在 featured 里合适。

## 锐评

Jonathan Jaffe 的核心判断很直接：攻防双方都用上 AI 后，防守方反而可能占优，因为所有安全厂商都在同时给产品打补丁、做加固，漏洞窗口期在缩短。他举了个反直觉的例子——AI 写的代码漏洞多，但修得也快，软件整体反而可能更皮实。这个逻辑成立的前提是“修得比攻得快”，但正文没给出任何修复速度对比数据，这点先别太激动。

真正值得关注的是他对身份系统的警告。一个终端跑 200 到 10000 个智能体，每个都要独立身份并在执行动作时实时卡控策略，现在的 IAM 系统确实做不到。Lemonade 的做法是把安全团队全转成工程师，自建平台用智能体管智能体，比如一个智能体读威胁情报，另一个去查生产代码里是否真调用了漏洞方法。这思路务实，但正文没披露这套自研平台的误报率、延迟和覆盖范围，也没说清策略冲突时怎么仲裁。

还缺一块：攻击方用 AI 自动化后，攻击成本降到多低、频率提到多高，文章完全没提。没有攻方的数字，就很难判断防守方的“自动化”到底够不够用。