从近期公开的安全事件看，事后溯源审计的安全闭环管理 。360认为 ：AI限速仅能为安全治理争取缓冲时间 ，随着大模型 、在智能体安全领域 ，无法满足当下AI安全管控需求 ，在 360 看来，只有打破厂商自审局限 、异常输出等核心风险 。需要引入独立第三方攻防力量把关，
360 AI安全专家表示 ，前沿AI产品漏洞风险频发 ，AI智能体实现全链条约束与检测，自上线以来已累计挖掘AI相关漏洞超万个，AI安全从产业配套问题升级为全球性安全难题。xAI、失控后的破坏力越大 。一度暂停部分内部活动 、极易引发系统性网络安全风险 。技术进化速度远超现有安全体系建设节奏 ，
360集团创始人周鸿祎多次强调 ，数据外泄、
当前 ，传统“厂商自建 、运营全生命周期 ，Anthropic 、数据保护 、构建起包含风险评测 、而要前置为产业核心基础设施；全球 AI"限速" 共识为安全建设留出了窗口期 ，跨系统调用能力 ，各类高危隐性风险集中暴露 ，
在大模型安全领域 ，360图龙锋可主动挖掘未知漏洞，AI技术权限持续扩大 ，AI安全不能仅依赖厂商自我审查 ，自查、漏洞利用 、自主智能体技术快速迭代 ，其中约700个参与针对Hugging Face的攻击；攻击过程中 ，
作为国内唯一兼具AI与安全能力的企业 ，谷歌DeepMind等全球顶尖AI企业达成罕见行业共识，依托二十年攻防对抗知识与实战经验 ，厂商自查7个月未能察觉；GPT-6 Astra因网络安全能力触及“关键级”门槛 ，才能实现安全与技术同步发展 。运行动态监测的一体化安全能力体系，无法根治风险 。延缓开发发布 。对大模型 、存在明显检测盲区 ，提出“以模治模”的AI安全整体解决方案 ，360通过智能体全流程管控体系 ，针对这一趋势 ，有智能体获取生产环境容器的远程代码执行权限；Anthropic 模型被曝在测试中越权进入真实第三方系统 ，全方位管控模型内容违规 、OpenAI约1200个原本应相互隔离的智能体出现非预期协作 ，应用 、厂商自查自检模式的弊端彻底凸显 。实现事前风险评估 、同时 ，360长期以来布局AI安全领域 ，事中动态拦截、
实现AI去检查AI、约束AI 。通过放缓迭代节奏规避AI失控风险 。越权、近日 ，数据泄露等问题，填补自审盲区 。