情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
思科将AI预测性DNS防御集成至安全接入平台
思科宣布在Cisco Secure Access平台中推出AI驱动的DNS防御功能，该功能由Talos情报驱动，旨在通过预测性分析阻断勒索软件攻击链中的初始访问、C2通信和数据窃取。此举将DNS安全从被动响应升级为基于意图理解的主动防御层。
思科宣布战略重组与裁员，聚焦硅、光、安全及AI投资
思科在公布强劲的Q3 FY26财报后，宣布将裁减约4000个职位，同时明确将战略投资重点转向硅、光、安全及公司内部AI应用。此举反映了在AI时代竞争加剧背景下，思科为优化成本结构、聚焦长期价值领域所做的艰难决策。
思科ThousandEyes获FedRAMP认证，强化政府数字韧性保障
思科宣布其网络与数字体验监控平台ThousandEyes for Government获得FedRAMP Moderate级别授权。该认证使联邦机构能够在满足严格安全合规要求的前提下，使用该平台获得跨本地、云及混合环境的全面可视性，以保障关键数字服务的可靠性与韧性。
思科在ONUG 2026提出AI数据中心网络与安全融合架构
思科在ONUG 2026峰会上，围绕AI Agentic时代的数据中心，系统阐述了其融合网络与安全的AI原生基础设施蓝图。其核心是通过将安全策略（如防火墙、微分段）卸载至DPU，并利用AI驱动的运维模型，解决AI工作负载对网络性能与安全隔离的双重苛刻需求。
思科与红帽深化AI基础设施集成，推动核心到边缘的智能平台
思科在红帽峰会上展示其与红帽生态的深度集成，涵盖AI POD、统一边缘、网络即代码及安全AI工厂。通过将Ansible、Splunk、Isovalent eBPF能力嵌入OpenShift平台，旨在为企业提供从核心到边缘的、可编程且安全的AI基础设施统一控制平面。
思科开源Foundry安全规范，定义AI代理安全评估系统架构
思科开源了Foundry Security Spec，这是一个用于构建AI代理安全评估系统的开放规范。它定义了8个核心代理角色、130项功能需求及11项不可违背原则，旨在将前沿LLM从演示工具转变为可审计、可验证的生产级安全评估系统。该规范与CodeGuard项目结合，形成从检测到预防的闭环。
思科将AI安全分类体系全面转向AI驱动的“宪法”定义模型
思科宣布其AI安全产品组合将全面采用基于详细自然语言“宪法”定义的单源真相模型，利用LLM替代人工标注者进行一致性分类与评估，并计划将此模型扩展至AI供应链安全等领域。
思科AI Defense集成Google ADK，为AI Agent提供运行时安全
思科宣布其AI Defense安全产品与Google Agent Development Kit (ADK) 集成，为基于ADK开发的AI Agent提供从本地开发到Gemini Enterprise Agent Platform部署的端到端运行时保护。该集成通过插件或回调方式嵌入ADK生命周期，在不干扰开发流程的前提下，对模型调用、工具执行等关键节点进行策略监控与执行。
思科强调边缘AI与零信任网络架构为关键任务基础设施核心
思科在SOF Week活动中，将其网络与安全整合战略聚焦于严苛的战术边缘环境，强调零信任身份网络、边缘AI计算和量子安全通信是支撑未来关键任务系统的基石。
思科提出临床数据编织架构，将网络定位为AI代理时代核心基础设施
思科在医疗行业AI应用讨论中，提出“临床数据编织”概念，强调网络正从IT工具演变为支持自主AI代理决策的关键基础设施。核心策略是“将AI带到数据旁”，通过本地化计算和端到端可观测性，确保低延迟与安全，以支撑生产级AI代理的规模化部署。
思科联合AMD发布AI网络性能基准，验证以太网承载大规模AI训练能力
思科与AMD合作，通过发布基于N9000交换机与Pensando Pollara 400 NIC的详细性能基准测试，验证了以太网架构在承载大规模AI训练（如128个GPU集群）时的确定性性能。测试覆盖了多种拓扑和极端拥塞场景，旨在将网络从瓶颈转变为高性能AI基础设施的核心引擎。
思科联合Ciena发布研究报告：AI驱动运营商网络向自主化演进
思科与Ciena委托Omdia发布白皮书，基于对80家全球运营商的调研，揭示了AI在传输网络中的核心应用趋势。报告指出，为应对AI带来的流量与复杂性激增，运营商正加速从手动运维向基于AI代理与数字孪生的自主网络演进，未来三年过半网络将实现自主或半自主运行。
思科研究揭示VLM双重失效模式，暴露AI安全表征层脆弱性
思科AI安全团队研究发现，通过对图像进行微小、有界的像素扰动，可绕过视觉语言模型的安全对齐，揭示出‘可读性恢复’与‘拒绝抑制’两种共存的失效模式。这表明攻击可在不依赖目标模型内部信息的情况下，利用多模态嵌入距离作为攻击指标，暴露了当前基于像素域或OCR过滤的防御机制的局限性。
思科发布Nexus Dashboard 4.2，强化AI工作负载的网络监控与安全
思科发布数据中心管理平台Nexus Dashboard 4.2，核心升级包括集成Slurm进行AI/HPC作业监控、通过LLDP与NVIDIA网卡联动实现自适应路由，以及推出基于eBPF的零停机漏洞防护功能Live Protect。该版本旨在为混合云和AI基础设施提供统一、智能且安全的运营平面。
思科推出Agentic Workflows，将AI Agent理念引入网络自动化
思科发布Agentic Workflows，旨在为现有Ansible、Terraform、Python自动化工具栈提供一个统一的、支持AI驱动的智能编排层。该平台通过可视化、低代码设计、内置审批与AI辅助，将网络自动化从任务执行转向结果驱动的编排。
思科通过DevNet实验室提供AI防御主动测试平台实操
思科发布AI Defense Explorer Edition的实操DevNet实验室，允许开发者以自服务方式对AI模型和应用进行智能体驱动的红队测试。该工具通过自然语言设定攻击目标，模拟多轮自适应攻击，旨在将安全测试左移至开发阶段。
思科推动网络从承载带宽向智能平台演进
思科在服务提供商领域提出，AI驱动的流量模式正在从根本上重塑网络架构，要求网络从静态、被动响应转变为预测性、自适应的智能系统。思科正通过其全栈解决方案组合，帮助运营商实现网络设计、运营和货币化模式的转变。
思科推出Galaxy Mode，展示AI Assistant与AgenticOps现有能力
思科在其AI Assistant中推出限时“银河模式”，重点展示了AgenticOps理念下的多项现有及Beta功能，包括图像识别故障排查、低代码工作流创建和深度推理模式，旨在将网络运维从被动响应转向主动编排。
思科收购Astrix Security，强化非人身份与AI代理安全控制层
思科宣布计划收购非人身份安全公司Astrix Security，旨在将AI代理与API密钥、服务账户等非人身份的安全管理，深度整合至其身份智能平台与零信任访问方案中。此举标志着安全控制点正从传统人机交互向自动化AI代理工作负载迁移，以应对由AI代理滥用凭证引发的全新攻击面。
思科发布AI网络流量报告，揭示智能体AI对广域网的根本性影响
思科基于真实网络流量数据发布研究报告，首次量化分析智能体AI对广域网流量模式、对称性及关键路径的颠覆性影响，并预测到2035年AI推理流量将占网络总流量的25%。