AI Agent 时代
DeepXDR 连接资产、网络、应用、主机、身份、数据与 AI 流量，将分散的安全能力连接起来，形成统一的安全感知、防护、治理与运营体系。
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安全体系
每个产品解决一个明确的安全问题，产品之间共享安全上下文，在运营层形成联动。
产品介绍
从发现风险到防护、治理和运营，产品可以独立部署，也可以组合形成完整的安全能力链。
外部攻击面管理与安全验证
持续发现互联网暴露资产、影子资产与漏洞风险，并主动验证真实攻击面。
网络流量分析与威胁检测
从网络连接与通信行为发现异常流量、C2、扫描、横向移动与数据外传。
AI 代码安全审计
基于大模型对源代码进行深度安全审计，自动识别漏洞、不安全编码模式与依赖风险。
AI 原生主机与容器运行时安全
基于 eBPF 与行为分析保护 Linux、容器和 Kubernetes，实时检测并阻断运行时攻击。
AI 原生 Web / API 安全防护
在业务入口统一提供 WAF、API Security、Bot 与 DDoS 防护。
移动应用安全平台
覆盖 App 检测、合规、加固与安全交付，保障应用端安全。
AI 原生身份与特权访问安全
统一身份认证、特权账号、堡垒机、会话和操作审计，控制关键资源访问。
数据安全治理与智能防泄露
发现、分类、识别敏感数据，分析访问与流动，保护进入 AI 系统的数据。
AI 网关 · 大模型 / 智能体 / 工具调用治理
提供模型智能路由、Token 优化、安全护栏、敏感数据保护与 AI 调用治理。
威胁情报与威胁知识平台
汇聚 IOC、漏洞、恶意软件、TTP 与攻击活动，将情报转化为可执行威胁知识。
本地安全大模型
以企业本地部署的安全大模型，关联多源安全数据与威胁知识，理解复杂事件、还原攻击链并生成处置决策，安全数据不离开企业边界。
AI 原生安全运营与响应平台
统一接入 Deep 系列与第三方安全数据，实现事件关联、调查、响应编排与闭环运营。
工作原理
DeepXDR 把这些分散信号重新连接成一条攻击路径，让分散的安全能力真正协同起来。
检测机制
从确定性规则到 AI 推理，逐层增加上下文理解能力，而不是用 AI 替代基础安全能力。
规则检测与实时阻断，提供高确定性的安全控制。
关联 IP、域名、URL、Hash 等威胁指标。
识别进程、通信、访问与攻击行为异常。
融合资产、身份、行为与情报形成风险上下文。
通过 DeepBrain 本地安全大模型进行攻击链分析、研判与决策。
AI 不是替代检测，而是建立在确定性检测、威胁情报与行为分析之上的更高层理解能力 —— 从信号到结论，逐层收敛为可执行的攻击结论与响应动作。
AI引擎
将安全数据与威胁知识统一组织，通过安全推理、模型路由与 Agent 协同，将分散的安全信号转化为可执行的安全结论。
将数据来源关联为完整攻击上下文，而非把原始日志直接丢给模型。
威胁知识（IOC / TTP / CVE）+ 企业上下文，为 AI 推理提供风险依据。
理解安全上下文、分析攻击行为，形成研判结论与处置建议。
本地安全模型 · 企业私有模型 · Cloud LLM，模型层与推理能力解耦。
安全检查 · 敏感识别 · 复杂度判断 · 模型选择 · Token 优化 · 输出护栏。
调查 · 分析 · 响应 · 验证 Agent，将结论转化为可执行动作。
负责「思考」：理解上下文、研判结论，是安全推理的核心。
负责「调用」：决定调哪个模型、怎么安全调用，保障模型访问安全。
负责「行动」：统一运营、编排与执行，完成调查、处置与验证。
提供知识：为推理引擎供给威胁情报与攻击知识支撑。
能力矩阵
DeepXDR 构建了一张安全能力网，让每个安全对象都能被「发现 · 检测 · 防护 · 治理 · 响应」覆盖与联动。
典型场景
真实的攻击过程，在攻击面、网络、主机、身份、数据与 AI 的每一条关键路径上，被看见、被关联、被阻断。
保护互联网业务入口，并发现攻击向主机运行时的延伸。
DeepEdge → DeepCore → DeepXDR
发现暴露面，监控容器与运行时行为，还原攻击路径。
DeepRadar → DeepCore → DeepXDR
控制特权访问，识别敏感数据异常访问与外传。
DeepGate → DeepVault → DeepXDR
控制大模型、智能体、MCP 与工具调用，保护 AI 数据流。
DeepRoute → DeepVault → DeepXDR
检测异常登录、特权行为与横向移动，形成身份攻击闭环。
DeepGate → DeepFlow → DeepXDR
分析网络通信与主机行为，AI 研判并实施运行时阻断。
DeepFlow → DeepCore → DeepBrain