专场出品人：周纪海博士
汇丰科技 证券服务技术部门 高级副总监
毕业于英国伦敦帝国理工学院，拥有 15年以上多家国际大型银行（汇丰银行，巴克莱银行等）和腾讯的 DevOps 和 DevSecOps 转型和落地工作经验。2021 年 12 月由机械工业出版社发行的国内首本 DevSecOps 书籍《DevSecOps实战》的第一作者；新加坡 World Scientific 出版社2022 年 5 月发行金融科技书籍《The Future and Fintech》以及2026年10月发行其第二版的作者之一。2018 到 2025 年期间，受邀作为演讲嘉宾出席国外 10多个和国内 20多个技术峰会分享 DevOps 和 DevSecOps 经验，并担任10多场技术峰会专场出品人。南京大学软件学院工程卓越技术讲堂讲师和 DevOps+ 实验室企业导师
Agent 安全与可信治理
.......
狄鹏
通过AI安全合规治理支持Skill与Agent 安全可信交付应用
华为云 产品线安全治理专家
华为云产品线安全治理专家，主要负责研发端到端安全治理与安全工程能力建设，熟悉ai安全合规与agent安全治理
议题背景：
AI时代下，AI与大模型技术飞速发展，当前业界通过AI与SOTA模型带来巨大的安全风险与业务挑战，并且出现了在AI时代网络安全与信息安全类的攻防不对称的新形势。
短期内AI更有利于攻击，尤其是日常从办公应用，软件开发，数据加工，到业务应用，模型升级等场景下如何快速交付相关Skill与Agent，并保障Skill与Agent的高安全性、高信任度已经成为一种新挑战。
我们通过深度分析Skill与Agent的开发、运维过程，设计高安全高可信类的Skill与Agent、并对此类Skill与Agent持续进行运营保障数据安全，结合AI能力开展合规安全治理，打破当前的攻强瘦弱现状，推进在零信任框架下的高安全，高可信应用。
内容大纲：
1. AI时代下 AI 安全合规治理原则及假设
AI时代下，AI与大模型技术飞速发展，当前业界通过AI与SOTA模型带来巨大的安全风险与业务挑战，并且出现了在AI时代网络安全与信息安全类的攻防不对称的新形势。
短期内AI更有利于攻击，尤其是日常从办公应用，软件开发，数据加工，到业务应用，模型升级等场景下如何快速交付相关Skill与Agent，并保障Skill与Agent的高安全性、高信任度已经成为一种新挑战。
我们通过深度分析Skill与Agent的开发、运维过程，设计高安全高可信类的Skill与Agent、并对此类Skill与Agent持续进行运营保障数据安全，结合AI能力开展合规安全治理，打破当前的攻强瘦弱现状，推进在零信任框架下的高安全，高可信应用。
内容大纲：
1. AI时代下 AI 安全合规治理原则及假设
1.1 AI时代下的软件网络安全与信息安全挑战与技术挑战
1.2 主流SOTA模型介绍，主流攻击方式和技术特点介绍
1.3AI安全合规治理原则与主要假设介绍
1.2 主流SOTA模型介绍，主流攻击方式和技术特点介绍
1.3AI安全合规治理原则与主要假设介绍
2. 安全可信的SKill与Agent开发交付
2.1 安全可信的开发测试与交付方式介绍
2.2 Skill与Agent设计开发与运维安全风险分析
2.3 如何设计高安全高可信的系统
2.4 持续运维保障运营数据安全，降低系统性防御风险
2.2 Skill与Agent设计开发与运维安全风险分析
2.3 如何设计高安全高可信的系统
2.4 持续运维保障运营数据安全，降低系统性防御风险
3. 应用AI工程化实现skills与agent的高安全防护
3.1 AI 安全合规治理的国家与行业要求
3.2 AI工程化方案介绍与示例
3.3 AI合规安全治理原则与方案
3.4 AI治理应用方案与实例
3.5 AI持续治理有望扭转安全攻防态势
3.2 AI工程化方案介绍与示例
3.3 AI合规安全治理原则与方案
3.4 AI治理应用方案与实例
3.5 AI持续治理有望扭转安全攻防态势
4. 内外部安全合规与法规要求转化为能力
4.1 持续推进治理思路与工程设计优化
4.2 国标与行业要求转化为治理需求，快速应用
4.3 治理效果持续测评，推进持续改进，提升安全防护能力
4.2 国标与行业要求转化为治理需求，快速应用
4.3 治理效果持续测评，推进持续改进，提升安全防护能力
5. AI提升软件综合安全纵深防御展望
听众的收益：
从事Skill和Agent开发交付人员，需要提升相关软件安全性的开发运维工作者，安全工程与安全合规治理工程师，理解安全合规治理的重要性，让用户信任有安全保障的Skill与Agent，愿意为安全可信的软件埋单。
听众的收益：
从事Skill和Agent开发交付人员，需要提升相关软件安全性的开发运维工作者，安全工程与安全合规治理工程师，理解安全合规治理的重要性，让用户信任有安全保障的Skill与Agent，愿意为安全可信的软件埋单。
周彭晨（周至）
AgentSecCore：面向 Agent 的本地安全内核
阿里云 技术专家
阿里巴巴 Agent 安全方向技术专家，长期投入 Agentic AI 的运行时安全与可信治理建设。他的工作聚焦智能体在真实生产环境中的安全边界：当 Agent 自主调用工具、访问数据、跨会话执行时，如何完成意图裁决、污点追踪与运行时防护，并沉淀可回放、防篡改的审计能力。围绕 Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking 等智能体时代的新型威胁，他持续探索从内核沙箱到意图防火墙的多层防御路径，推动安全能力从事后审计走向运行时的一等公民。工程实践之外，他也关注 Agent 安全的行业规范与生态演进，跟进运行时治理标准与开源实现的对齐，尝试在一线落地经验与行业共识之间建立连接。他习惯以工程师的方式思考和表达，强调每个结论都有据可循，主张安全方案既要真正落地，也要经得起对抗与推敲。
议题背景：
当 Agent 开始自主调用工具、访问数据、跨会话长时间执行，安全边界就从模型的输入输出，转移到了真实的执行现场。本次分享介绍 AgentSecCore，一个运行在 Agent 宿主本地的安全内核：它不介入 Agent 的推理过程，而是在工具调用与系统交互发生的那一刻，完成意图裁决、污点追踪、运行时防护与防篡改审计。分享从 Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking 三类智能体新型威胁出发，拆解本地安全内核的分层设计，讨论内核沙箱在语义理解上的天花板与应对，以及安全能力如何与运行时治理规范对齐。全程强调一线工程中的真实取舍：哪些能拦、哪些只能观测、哪些必须交还给人来决策。
内容大纲：
1. 为什么 Agent 需要一个本地安全内核
1.1 安全边界的迁移：从模型输入输出到工具与系统执行现场
1.2 三类新型威胁：Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking
1.3 为什么落在宿主本地，而不是云端网关或模型侧
1.2 三类新型威胁：Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking
1.3 为什么落在宿主本地，而不是云端网关或模型侧
2. AgentSecCore 的设计原则与整体架构
2.1 不介入推理，只在执行点做裁决
2.2 分层防御：从内核沙箱到意图防火墙
2.3 五值判决：允许、拒绝、改写、升级确认、延迟决策
2.4 以会话为主语：轨迹分层与运行时身份绑定
2.2 分层防御：从内核沙箱到意图防火墙
2.3 五值判决：允许、拒绝、改写、升级确认、延迟决策
2.4 以会话为主语：轨迹分层与运行时身份绑定
3. 四种核心能力如何协同
3.1 意图裁决：规则、污点与会话意图的结合
3.2 污点追踪：数据来源标记与能力包络
3.3 运行时防护：沙箱隔离与最小权限
3.4 防篡改审计：append-only 与可回放
3.2 污点追踪：数据来源标记与能力包络
3.3 运行时防护：沙箱隔离与最小权限
3.4 防篡改审计：append-only 与可回放
4. 内核层的语义天花板与工程取舍
4.1 seccomp 读不到 argv，Landlock 只有端口没有域名
4.2 只有 BPF-LSM 能读到字符串，却要面对 TOCTOU
4.3 处置的三条边界：能拦截、只能观测、必须交还给人
4.2 只有 BPF-LSM 能读到字符串，却要面对 TOCTOU
4.3 处置的三条边界：能拦截、只能观测、必须交还给人
5. 与运行时治理规范的对齐
5.1 从威胁清单到运行时执行：治理规范的分工与定位
5.2 已经走在前面的，与仍在补齐的
5.3 一线落地经验如何反哺行业共识
5.2 已经走在前面的，与仍在补齐的
5.3 一线落地经验如何反哺行业共识
听众受益：
建立一套判断 Agent 安全的思路：安全边界已从模型输入输出转移到工具与系统的执行现场，理解该在哪一层设防。
1. 掌握三类智能体新型威胁（Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking）的识别特征与对应的防御着力点。
2. 看懂本地安全内核的分层设计与五值判决模型，可迁移到自己团队的 Agent 运行时安全方案中。
3. 认清内核沙箱在语义理解上的真实天花板，避免在选型和落地时对"内核级拦截"抱有过高预期。
4. 获得一份区分"能拦截、只能观测、必须交还给人"的处置边界参考，用于制定务实的运行时安全策略。
5. 了解运行时安全能力与治理规范如何对齐，为团队后续对接行业标准提供参照。
建立一套判断 Agent 安全的思路：安全边界已从模型输入输出转移到工具与系统的执行现场，理解该在哪一层设防。
1. 掌握三类智能体新型威胁（Tool Abuse、Intent Drift、Agentjacking）的识别特征与对应的防御着力点。
2. 看懂本地安全内核的分层设计与五值判决模型，可迁移到自己团队的 Agent 运行时安全方案中。
3. 认清内核沙箱在语义理解上的真实天花板，避免在选型和落地时对"内核级拦截"抱有过高预期。
4. 获得一份区分"能拦截、只能观测、必须交还给人"的处置边界参考，用于制定务实的运行时安全策略。
5. 了解运行时安全能力与治理规范如何对齐，为团队后续对接行业标准提供参照。
张海彬
基于 OpenTelemetry eBPF Instrumentation的Sandbox 可观测实践
阿里云研发工程师 Opentelemetry 项目 maintainer
阿里云可观测研发工程师，OpenTelemetry Go Compile Maintainer、OpenTelemetry eBPF AI 可观测贡献者，负责阿里云Go应用可观测、eBPF可观测、AI Agent可观测、Agent多模态评估 ，11年工作经验。
议题背景：
AI Agent 将代码执行、工具调用置于短生命周期 Sandbox 后，单靠应用日志难以还原问题：任务跨控制面、容器/cgroup、子进程与网络请求，失败环境又会快速回收。本分享介绍如何用 OBI 的 eBPF 无侵入采集补齐运行时事实，关联 Run、Sandbox、cgroup/容器、PID 与 Trace 上下文，并与控制面 Span 合并为“调度—启动—执行—I/O—回收”的完整链路。重点复盘事件降噪、采样限流、短任务回传、上下文断链及高频探针开销等实践坑点
内容大纲：
1. 短生命周期 Sandbox 为什么会成为可观测盲区
AI Agent 将代码执行、工具调用置于短生命周期 Sandbox 后，单靠应用日志难以还原问题：任务跨控制面、容器/cgroup、子进程与网络请求，失败环境又会快速回收。本分享介绍如何用 OBI 的 eBPF 无侵入采集补齐运行时事实，关联 Run、Sandbox、cgroup/容器、PID 与 Trace 上下文，并与控制面 Span 合并为“调度—启动—执行—I/O—回收”的完整链路。重点复盘事件降噪、采样限流、短任务回传、上下文断链及高频探针开销等实践坑点
内容大纲：
1. 短生命周期 Sandbox 为什么会成为可观测盲区
1.1 控制面日志与运行时事实脱节：任务已结束，现场已消失
1.2 Agent 执行链路的特殊性：动态创建、子进程、网络与 I/O 并发发生
1.2 Agent 执行链路的特殊性：动态创建、子进程、网络与 I/O 并发发生
2. 可追溯的 Sandbox 观测模型
2.1 统一运行身份：Run → Sandbox → 容器/cgroup → PID → 连接
2.2 统一上下文：业务 Trace 与内核运行时事件如何关联
2.2 统一上下文：业务 Trace 与内核运行时事件如何关联
3. 基于 OBI 的无侵入采集实践
3.1 用 eBPF 补齐进程生命周期、网络与 I/O 等运行时事实
3.2 事件到 Span 的建模：保留因果关系，而非堆积原始日志
3.3 短任务生命周期治理：启动注册、结束回传与回收前刷盘
3.2 事件到 Span 的建模：保留因果关系，而非堆积原始日志
3.3 短任务生命周期治理：启动注册、结束回传与回收前刷盘
4. 从“采得到”到“用得起”的工程取舍
4.1 采样、聚合、字段白名单与敏感信息边界
4.2 高频 polling、新建连与 map/kprobe 开销的识别和治理
4.3 以 Trace 后端真实数据验收，避免“有日志即覆盖”的误判
4.2 高频 polling、新建连与 map/kprobe 开销的识别和治理
4.3 以 Trace 后端真实数据验收，避免“有日志即覆盖”的误判
5. 故障闭环与可量化收益
5.1 用一次真实问题定位串起完整链路
5.2 用链路完整率、定位时长和资源开销指导灰度与迭代
5.2 用链路完整率、定位时长和资源开销指导灰度与迭代
听众收益：
获得一套适用于 Sandbox、CI Job、Serverless 等短生命周期负载的“业务身份—运行时身份—Trace”关联模型。
掌握 eBPF 观测在高频、短任务场景下的采样、降噪、开销控制与数据验证方法。
学会从真实 Trace 反推问题根因，避免环境回收后只能依赖碎片日志猜测。
获得一套适用于 Sandbox、CI Job、Serverless 等短生命周期负载的“业务身份—运行时身份—Trace”关联模型。
掌握 eBPF 观测在高频、短任务场景下的采样、降噪、开销控制与数据验证方法。
学会从真实 Trace 反推问题根因，避免环境回收后只能依赖碎片日志猜测。
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