思科（Cisco）宣布將 Anthropic 旗下 Claude Mythos 導入 AI Defense，運用其對抗性推理能力，針對 AI 應用程式及 AI 代理進行紅隊演練，協助企業在系統正式部署前識別潛在資安風險。同時，思科也擴充 Splunk Agent Observability 與 Cisco IQ 功能，將 AI 代理的安全測試、執行品質、 Token 成本管理及企業基礎設施漏洞資訊整合，協助企業在擴大 AI 應用規模的同時，提升資安防護與營運管理效率。
Claude Mythos 導入 AI Defense，強化 AI 代理紅隊演練能力
隨著企業逐步將 AI 代理導入核心業務流程，AI 系統不僅需要連接更多外部工具，也可能接觸企業內部敏感資料，使資安測試與持續監控的重要性增加。根據 Splunk 上月公布的全球研究報告，81% 的受訪 IT 營運及工程專業人員表示，資安團隊與可視性團隊之間的協作有所增加，反映企業在部署 AI 代理時，必須同時考量安全性與系統運作狀況。
思科自 2025 年 1 月推出 AI Defense 以來，已協助數百名客戶在 AI 模型、應用程式及 AI 代理正式投入生產環境前識別關鍵資安漏洞。此次導入 Claude Mythos，主要是強化 AI Defense 原有的自適應紅隊演練（Adaptive Red Teaming）能力，透過先進推理技術，針對不同系統架構規畫具有情境針對性的多步驟攻擊路徑，模擬可能發生的複雜攻擊情境，並將測試結果轉化為後續安全驗證與風險改善的依據。
思科全球總裁兼首席產品長 Jeetu Patel 表示：「無法保護、治理或觀測的系統，就無法實現規模化擴展；透過結合先進的 AI 執行階段防護能力，與以機器級速度運作的 AI 代理品質控管功能，我們正打造持續運作的信任閉環，在保護 AI 代理免於遭受攻擊的同時，確保每一筆 Token 支出都能帶來可衡量的商業價值。」
紅隊演練加入多層限制，確保測試在授權範圍內執行
考量 Claude Mythos 具備較強的對抗性推理能力，思科也為 AI Defense 建立多層安全控制機制，限制相關功能只能在企業明確授權的環境中使用。企業客戶必須事先登記測試目標，並確認擁有相關資產及測試權限，系統無法任意掃描其他網路基礎設施；操作人員也必須完成身分驗證，每次紅隊演練都會透過密碼學技術，與經過實名認證的企業操作人員建立關聯。
在實際操作方面，客戶只能透過 AI Defense 提供的結構化介面執行測試，無法使用開放式提示指令。所有任務均依照人類使用者預先設定的工作內容與目標執行，具備時間限制及隨時終止機制，並同時受到產品層級控制措施與計畫層級防護監控的雙重監督。此外，AI Defense 會記錄每項測試操作，保留完整稽核軌跡，使測試結果能夠用於後續驗證及重複執行的紅隊演練。
Anthropic 網路安全主管 Michael Moore 表示：「企業日益將 AI 代理融入核心業務營運，並希望在正式部署前對其進行全面測試。透過將 Claude Mythos 導入思科 AI Defense，思科能夠協助資安團隊運用先進的推理能力，對 AI 代理進行紅隊演練，為每個系統規畫測試並產生攻擊方案。」
Splunk Agent Observability 升級，整合 Token 成本與 AI 代理執行品質
除了部署前的安全測試，思科也透過 Splunk Agent Observability 擴充 AI 代理正式運作後的監控能力。其中，Tokenomics 是一項預計透過 AWS Marketplace 推出的成本治理解決方案，可整合 Amazon Bedrock 與 Amazon CloudWatch 的使用數據，將個別 AI 代理的 Token 支出與工作品質、執行成效及評估結果進行關聯分析，協助企業在單一介面檢視 AI 投資報酬率；這項功能也延伸思科先前於 .conf26 大會推出的 Token 使用成本歸屬功能，涵蓋 AI 代理，以及 Claude Code 、 Codex 和 Cursor 等程式開發工具所產生的相關成本。
在 AI 代理品質評估方面，Splunk Agent Observability 新增 Eval-G1 評估模型，支援企業利用 AI 代理執行追蹤記錄及領域專家回饋，建立客製化的小型語言模型，作為執行品質評估與安全防護機制的一部分。根據思科提供的數據，相關評估成本相較商用大型語言模型最高可降低 98%，新一代 Eval-G1 的評估回應速度則較傳統大型語言模型快 2.5 倍，讓企業能以較低成本持續監控 AI 代理的運作表現。
同步推出的評估模型調校工具（Evaluation Tuner），則可結合執行追蹤記錄與領域專家（Subject Matter Expert，SME）的意見，建立經過微調的評估模型，協助企業依照自身業務需求設定品質標準，並即時評估及引導 AI 代理執行任務。上市時程方面，整合 Claude Mythos 的 AI Defense 自適應紅隊演練功能即將開放指定企業使用；Tokenomics 預計於 2026 年 12 月推出私有預覽版本，並於 2027 年初透過 AWS Marketplace 正式推出，而評估模型及 Evaluation Tuner 則自 2026 年 11 月起正式開放使用。
Cisco IQ 串接 Splunk 與 ServiceNow，加速企業漏洞修復
在企業基礎設施管理方面，思科也持續升級 Cisco IQ，讓資安團隊除了識別漏洞，更能將風險資訊直接轉化為後續處理工作。思科指出，隨著 AI 技術加快網路威脅演變，從漏洞被發現到遭受攻擊的時間差，已由過去數週縮短至數小時，使傳統定期審核方式難以及時應對。目前 Cisco IQ 已服務超過 17,000 名客戶，涵蓋近 2,200 萬部裝置，這次更新將進一步把即時威脅情資整合至企業安全環境、 AI 代理協定及自動化工作流程。
其中，Cisco IQ 將透過開放式 API，將漏洞、產品生命週期及設備配置數據匯入由 Splunk 平台驅動的 Cisco Data Fabric，讓資安團隊能透過 Splunk Enterprise Security，將即時偵測到的安全威脅與底層網路基礎設施的漏洞風險進行關聯分析。此外，Cisco IQ 也新增模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）及 ServiceNow 連接器，向支援的 AI 代理與企業 IT 服務管理平台提供結構化基礎設施資訊，並自動將已識別的漏洞風險轉換為與相關資產連結的 ServiceNow 問題記錄，減少人工核對及整合資料的作業。
AI 驅動基礎設施風險管理，協助企業規畫升級與修復
另一項更新則是 AI 驅動的韌性基礎設施應變方案（AI-Powered Resilient Infrastructure Playbook），可協助企業掌握關鍵生命週期風險，包括針對已知缺陷提供個人化警示，以及評估後量子密碼技術的準備程度，作為規畫基礎設施現代化及排定改善優先順序的依據。思科也將結合合作夥伴與專業服務團隊，協助企業大規模修復漏洞、導入新技術及升級基礎設施，讓風險分析結果能進一步連結實際改善作業。
思科執行副總裁暨首席客戶體驗長 Liz Centoni 表示：「AI 正大幅縮短企業應對威脅的時間。即使企業已掌握自身面臨的漏洞風險，真正的關鍵仍在於能否據此採取行動。透過將 Cisco IQ 的漏洞分析資訊整合至由 Splunk 平台驅動的 Cisco Data Fabric，分析人員便能在調查過程中即時取得相關資訊，從而判斷下一步應採取的行動。我們也將與合作夥伴及專業服務團隊攜手合作，協助客戶從識別風險邁向實際降低風險。」
