待验证50% 置信事实精确时间
把模型作为安全底座而非外挂分析工具，意味着模型被放在数据流与控制流的中间层，向上承接策略生成与自然语言意图，向下对接防火墙、EDR、身份系统等执行点。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/27
首次发现
来源
思科高管：不用AI就守不住安全，漏洞利用窗口仅八九分钟
youtubeOpenAI2026/10/27
涉及实体
相关事实
待验证运行时安全层能够在模型推理结果转化为实际操作之前拦截高风险行为74% 相似待验证高风险场景应采用本质可解释模型（如决策树、规则系统或贝叶斯网络）并引入人机协同机制，而非依赖事后解释工具翻译黑箱模型74% 相似待验证在工具调用循环中，模型只负责决策和表达（决定调用什么、传什么参数），实际执行由确定性代码完成，这既避免了模型直接操作外部系统的安全风险，也使调用过程可审计、可重试。74% 相似待验证辅助模型只作为前置提速工具，不替代主模型完成核心决策，模型原本的回答风格、语义逻辑、知识精度保持原生状态74% 相似待验证应在模型意图与本地执行之间加一道安全边界，模型只负责提出想做什么，能否执行由本地写死的代码决定73% 相似
引用此条事实
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