2026年中国AI XDR市场研究

Thecontentsofthesepagesarecopyright©Frost&Sullivan.Allrightsreserved.研究内容1AIXDR的定位2AIXDR对于安全产业的意义3AIXDR之于中国市场多元应用场景——AIXDR助力各行业构建“自适应”安全免疫力4海外市场AIXDR产品特征与发展方向5中国本土AIXDR产品特征与发展方向6中国AIXDR市场提供商表现7中国AIXDR市场最佳实践FROST必SULLIVANFROST必SULLIVAN3研究对AIXDR的定位AIXDR（AI-poweredExtendedDetection&Re关联和响应闭环”为核心的检测与响应平台，为安全运营场景提供事件级的统一视图与自运用AI/ML技术，对这些海量、异构的原始数据自动进行规范化、上下文化处理。在此基础上，实现对原本孤立、泛滥的分散告警的智能关联，并通过智能研判压缩成具有完整攻现从调查、处置到复盘的安全运营闭环，其根本价值在于以更少的人力成本、产品采购成在以美国为代表的海外市场，AIXDR（AI-powered/AI-nativeXDR）及云原生安全等成熟技术范畴中自然衍生，并最终汇聚于“平台化智能防御中枢”这一核心形态。这样的演进路径反映出美国市场将安全本质理解为一种可工程化、可规模化运营的技术风险管控体系的内在需求。这样的XDR是通过对离散安全能力的平台化整合，构建了一个能够实现数据实时关联、威胁自动研判与响应闭环的“神经中枢”，强调XDR的平台性。观察AIXDR提供商，我们看到海外市场已涌现出基于中国市场的AIXDR（AIXDR/XDR+GPT），与美产品孤立、告警过载、运营效率低下的难题，在技术实现的层面都将跨域数据集成与关联分析作为核心能力，都强调通过数据关联、AI分析与自动化来提升威胁检测与响应效率。但与美国市场不同的是，中国市场的XDR产品路径更多是对SOC、态势感知等运营管理平台进行“能力增强”。相比在美国市场的“中枢XDR在旧有范式下被定位为“治理驱动的合规与责任工具”，更多（多品牌、私有化、信创栈）的落地问题。但随着IT治理环境中国市场AIXDR在产品形态上也逐步有所分化，诞生出了具备引领性质的新范式“平台”产品形态。也要考虑如何适配并服务于既定监管框架与客户实际治理环境。新范式AIXDR则能够在深度检测、自动化响应、威胁狩猎（决策左移）等方面起到技术引领和安全理念升级的作用。FROST必SULLIVAN4碎片化的安全信号进行去重、关联与上下文化处理以压缩告警，并将事件调查、响应与自动化流程进行编排联动。①端点与工作负载层面：通过部署轻量级原生代理（如EDR传感器持续采集进程行②网络与身份层面：通过集成网络检测与响应传感器、防火墙、以及目录服务（如），①主体归一与统一建模：AIXDR平台将来自不同来源的数据条目中提及的主体（如某IP②上下文动态富化：平台为归一后的数据，注入多维度上下文，如资产关键性、威胁情AIXDR打破传统威胁情报时效性差、与自身环境适配度低的固有局限，突破依赖外部情数据正循环智能情报：AIXDR将客户环境内通过检测与响应链条产出的高置信度攻击线），FROST必SULLIVAN5关联规则引擎：相对于传统XDR依赖于特征库、基础检测规则的局限，AIXDR依托关联规则引擎，通过定义事件间的逻辑与时间序列关系，将大量孤立、低置信度的告标所必须实施的、跨越多个安全域的多步骤攻击链，进而为分析师提供横行为分析与ML：该项能力针对的是基础规则、关联规则无法有效覆盖检测的地带；在AIXDR中，ML模型一方面通过建立用户、主机、应用及云资源的动态行为基线，利用无监统一事件调查平台：AIXDR的核心交互界面以动态视图呈现，能够构建跨域证据的统一类SQL的查询语言或可视化工具，直接对全量历史与实时安全遥测数据进行探索式检索（事件检索、实体检索、行为检索、关系与路径检索、事件对象检索等语自动调查：AIXDR的自动化调查能力是实现响应加速和规模化运营的关键，能够通过预威胁情报库中核查IP地址信誉、检查相关账户的权AIXDR还具备内置的标准化响应动作库，集成了针对各类安全实体的精细化处置操作。自动化与半自动化编排处置：具备此项能力的AI为执行SOAR的部分任务，主要是基于预定义的智能响应剧本（Playbo），），FROST必SULLIVAN6传统XDR本质上是一个具备数据聚合、有限规则自动化的安全运营框架，传统XDR中的AI），传统XDRAIXDR数据机械化汇聚：传统XDR进行数据工程的目的是为了服务于规则驱动的检测范式，源、邮件对象等抽象为统一的安全实体，对不同数据域的信号进行实体对齐，同一ID）被统一，为后续AI研判提供可推理的是长期行为进行建模，检测不再依赖明确的攻击特征，而是关注行为是否偏离历史常态或群体常态。针对缺乏稳定标签的高级攻击，通过无监督学习算法，发现实体间隐蔽的、非线性关联，有效实现告警降噪。跨域的告警聚集：传统XDR虽然能够汇聚自动补全攻击上下文，运用关联规则引擎进行时间序列分析和事件模式识别，自动关联不同来源的安全事件，通过数据挖掘方法识别出事件间的相关性，从而构建更调查门槛极高：传统XDR的调查范式本质过引入AI协同调查代理，构建由自然语言驱动的自动化证据链与知识沉淀；分析师可以直接使用自然语言描述调查意图，实现自动化查询生成和证据链的动态拉取；流程化的响应动作：传统XDR的处置响应响应动作库，通过自定义连接器或API与外部系统（防火墙、EDR、ITSM工单系统等）与API稳定性的挑战，面对复杂事件常需要处置行为的精细化和自动化：AIXDR基于实时分析管道，对安全事件进行持续风险评估与置信度计算。当置信度超过预定阈值，系统能够自动触发“攻击中断”工作流，此外，AI智能体能够动态生成或调整响应剧本，推荐最优响应选项（中断、FROST必SULLIVAN7测数据量与潜在告警规模呈指数级增长，而安全分析师人力供给长期受限。在此背景下，传统XDR虽然具备跨域数据整合与告警关联能力，但核心分析与研判仍高度依赖人工决策，难以在既定人力条件下线性扩展。数据规模指数增长和分析能力局限之间的矛盾，构成了②攻击形态向跨域、多阶段、低显著性演化：现代攻击日益摆脱对显性恶意载荷和固定特跨域的行为组合逐步达成攻击目标。这类攻击在任何单一安全域中往往不构成足够明显的③安全运营范式本身的转变：在传统安全架构中，安全运营更多是对多种安全工具输出结果的汇总与人工分析，告警是最小工作单元，分析师需要在不同系统间切换、手动拼接证据链，这种模式在告警规模和攻击复杂度提升后迅速暴露出效率瓶颈，故而驱动安全运营的基本对象从“告警”演进为“事件”，让安④云资源规模扩大、身份角色细化，加剧维环境与身份体系迁移。相对于传统网络和端点安全，云与身份场景中的行为高度依赖上下时具有合法性与攻击性。这种高度动态且业务相关的行为特征，使得通过静态规则或固定阈值进行精准区分变得愈发困难，市场开始寻求以行为建模与概率推断为补充的检测路径，数据的智能化数据底座。实现这个数据底座的路径在于：①通过原生轻量级传感器与②数据被实时注入开放表格式（如ApacheIceberg）的规范化数据湖，通过实体解析引主体、邮箱、账号ID进行统一建模与去重；③基于上下文管道，为每个实体和事件动通过跨产品关联分析（DefenderforEndpoint、DefenderforIdentity、Defe365等）自动执行实体对齐，并基于Kusto查询语言构建FROST必SULLIVAN8AIXDR的分析底座由实体图谱和时间线索引构成：①实体图谱是以图数据库技术为基础，将用户、设备、进程、网络会话、云资源等核心安全实体及交互关建一个动态的、富含语义的安全知识网络；②时间索引是为图谱中的每一事件提供精确的时序锚点，形成一个全局、高密度、可回溯的活动序列一时间线”的方式实现对攻击行为的可演进建模，通过对“何种行为由何种行为引发”AIXDR检测层的重点特征之一在于，能够显著提升系统对“低慢小”攻击、多阶段攻确定性检测，另一方面，通过行为分析与ML对核心安全实体（用户、设备、进络会话、云资源等）建立动态行为基线，从海量噪声中提取弱信号，并在时间维度上AIXDR在响应编排与自动处置层面的技术目标演进为“更加精细、可动作层面，处置对象不再停留于粗粒度的域名封禁、主机隔离或资源权限等操作单元。为实现这一能力，响应编排通过剧本引擎将件化动作链，并结合分级自动化策略，对高置信、低业务风险的处置；对中低置信或高影响场景，引入安全分析师代表案例：亚信安全AIXDR的技术架构明确强调攻击事件的融合分析、全链路追溯与精细化处置联动，可将处置动作精确绑定到攻击链上的具体对象，通过策略与流程编排引擎调度处置动作，并支持分级自动化，构建“自动化FROST必SULLIVAN9理风险”为主导，重点是合规性、审计和责任追溯。这种模式在攻防侧更多是被动响应，并且依赖于安全运营中心（SOC）和人力干预。然而，随着全球威胁环境的日益复在这一背景下，领先提供商的AIXDR引领了安全到“控制攻击”的演进，缩短二者之间的代际这种范式上的演进也将推动中国市场的AIXDR定位逐步升级，XDR将不仅是作为对传统安全治理平台的补充，更是代表了安全防御的一种新方向、新平台、新中枢，为未来的安全是打破传统的信息孤岛，实现不同安全系统、数据源和防护工具之间的无缝协同与智能分析。对于中国市场而言，这样的联动模式突破了传统安全范式的防护局限，还能够解决多元场景中数据孤岛和手工干预滞后的问题，并能够通过资产梳理与智能化决策，为合规性要求、行跨数据源跨数据源跨安全层智能体联动跨平台与跨域的联动资产数据跨技术架构各类终端安全防护设备主机防御系统、行为分析、流量分析SaaS应用、数据库应用、ERP系统等操作系统、数据库、进程、协议、中间件、容器、应用程序等终端数据网络数据（NGFW、IDS）物联网（IoT）设备的联动虚拟化环境与容器安全身份数据（IAM、ZeroTrust）业务/应用层边界安全层内网安全层CNAPP、云权限管理本地部署公有云私有云混合云邮件云端终端多云FROST必SULLIVAN10对于安全产业而言，AIXDR出现的意义并非仅仅体现在技术层面，而更是对安全运营理AIXDR对安全产业首先带来的是理念层面的重塑。安全的核心不再被范式中，安全能力往往被等同于安全工具的覆盖面，运营侧则以人工分析为中心，情报的获取也多依赖于单向、滞后的外部订阅，难以与自身环境形成有效互动。这种理念极在AIXDR架构中，“智能情报”成为关键引擎，平台能够将每一次事件处置中产出的高置信度线索反哺云端，经关联扩线与交叉验证，形成更具前瞻性的威胁知识，下发至所有租户，实现情报的自我进化与集体免疫。在新理念下，安全能力不仅取决于情报库的体量大小，更取决于能否把不确定性转化为可处置队列、能否在可控的成本下缩短响应在技术架构层面，AIXDR的系统融合了统一数据底），使得安全遥测不再只是“记录”，而成为可检索、可关联、可推断的语义对上叠加混合检测（规则/关联规则+行为分析/ML）、相关性引擎、风险评分与优先级，AIXDR重塑产业生态与商业模式——从交付产品转变等计价，本质上是按工具投入收费；但当企业用户面临工具的产能瓶颈、效率瓶颈时，而引发的安全产业变化在于：①平台型安全提供商更容易凭借统一数据底座与推理层，而形成黏性与规模效应；②市场增长动力从单一产品采购，转为应对高级威胁而寻求一FROST必SULLIVAN11价值衡量：AIXDR提升告警精准度的价值可以透过多重指标进行量化验证，如“告警压缩于证据链完整的高置信度事件，在高校场景中结合大模型实现99.7%的告警消减率。②再比如，洛阳理工学院的OpenXDR2，助力团队对2.6亿oAI联动实现“单点发现威胁，全网防御”取处置时间。②再如，深信服XDR通过AI驱动的统一事件分析与跨域联动响应，实现从单FROST必SULLIVAN12判、优先级、响应动作都围绕资产语义展开。AIXDR平台通常以事件为对象，代表案例：①亚信安全依托AgenticAI的分析与决策能力，通过智能体实时下发指令，自动品整合为一体化平台能力，减少重复采购与边界重叠（如SIEM、SOAR、EDR、NDR、在将多个安全功能整合到统一平台的同时，最大限度地减少基础设施投资和维护成本。减少传统单点产品重复投入与运维支出，TEH胁情报信誉、行为基线偏离，并把多个域的证据组织成可追溯的攻击链和时间线，从而减少人工跨系统取证时间，并通过优化建议减少人工分析与研究时间。衡量指标包括代表案例：亚信安全AIXDR平台基于多维度智能分析及归并算法，不仅节省Tier-1初筛人力劳动投入，还将Tier-2/3专家花费在拼数据与查证的时间降到极低，例如原本10,0004.“亚信安全AIXDR以智能体AI定义安全新范式体系FROST必SULLIVAN13尽管每个行业面对的安全运营需求和挑战有所不同，但其核心目标始终围绕着提升安全检测的准确性、响应的时效性和运维的自动化效率。随着网络攻击手段的不断演化和攻击面面对海量告警，AIXDR利用ML/行为分析模型对告警进行质量评估、噪声过滤与优先级提），中国市场中型企业中约40%经历了数据泄露，勒索、钓鱼仍是主要威胁。中型企业集成AIXDR，通过行为分析和相关性过滤，将噪声告警降至极低，使分析师专注于真正风险事件。设备、工控设备等多源遥测的数据汇聚，进而构建全链路可视化。在此场景下，AI模型通过攻击链分析，提供直观、动态的攻击路径图，以行为分析与关联作为核心技术，进一步执行智能响应策略，如自动隔离感染的终端、封堵恶意IP地址、或根据预设规则自动修复FROST必SULLIVAN14威胁猎杀与预测性防御场景强调AIXDR在主动防御中的应用，尤其是在面对高度复杂的高为的基线，并在此基础上检测到任何偏离正常模式的活动。通过机器学习驱动的威胁猎杀，系统不仅可以发现已知威胁，还能主动预测潜在的攻击路径，提前识别尚未被触发的风险。攻击预测技术通过分析历史攻击模式与攻击者行为，能够准确预测攻击者的下一步行动，等关键基础设施（OT/ICS）环境，威胁不只来自外部黑客，还可能来自供应链风险和内部在当前快速发展的云计算环境下，企业面临的挑战是如何在多云与混合云架构中实现统一安全监控与响应。AIXDR在这一场景中通过跨云环境监控能力商和本地数据中心的安全数据，实现多云安全的全面覆盖与威胁检测。结合云安全架构与典型行业观察：对于大型企业来说，AIXDR能够在多云环境中实现跨平台、跨区域的安全监控与响应，有效应对跨域攻击和配置错误。大型企业集团在混合云与多云架构中部署AIFROST必SULLIVAN15一个与高度复杂、异构且受严格监管的IT及威胁生态相匹配的体系化安全能力。与中国市场当前更聚焦于核心单点能力突破、性价比及适配本地化合规框架（如等保2.0）的需求重海外市场AIXDR产品形态在以美国为代表的海外市场，AIXDR（AI-powered/AI-nativeXDR）及云原生安全等成熟技术范畴中自然衍生，并最终汇聚于“平台化智能防御中枢”这一核心形态。这样的演进路径反映出美国市场将安全本质理解为一种可工程化、可规模化运营建了一个能够实现数据实时关联、威胁自动研判与响应闭环的“神经中枢”，强调产品的观察AIXDR提供商，我们看到海外市场已涌现出基于不伸。MicrosoftDefenderXDR的优势并不在于个别检测引擎最锋利，而在于原生信度与一致性，包括Windows/端点（DefenderforEndpoint）、邮箱与协作（Defenderfor一范式代表了当前AIXDR市场最富实力的技术路径，核过AI引擎与轻量级代理架构，将防护能力辐射至身份、云工作负载、资产等相类产品的优势在于端点层的超强威胁检测精度、深度取证能力与自主响应速度。其中，CrowdStrikeFalcon的优势特征在于将作流生成，强调将AI推理与自动化工作流结合，以缩短响应时间、规模化运营。SentinelOneSingulari产品的要点在于通过数据规范化引擎、原生集成（NGFW、PrismaAccCortexXDR在数据接入层的优势是与自身产品的原生数据通路，在分析与狩猎层，以XQLFROST必SULLIVAN16重点观察美国为代表的海外市场，我们看到AIXDR所面对的用户重点诉求美国为代表的海外市场XDR本质上是云安全态势管理（CSPM）、工作负载保护（CWPP）与扩展检测响应能力的融合体。户高度重视协同防御，期望XDR能主动接入并贡献于由全球CERT、各行业ISACs以及顶级安全提供商构建的威胁情报网络。需要XDR能够实时融合来自多源的指标（战术技术与程序（TTPs），并将本地事件置于全球攻击活动的背景下进行关联分析。这种全球化、社区化的情报驱动能力，是海外企业应对国家级或APT等威胁时，实现早期进的法规体系，XDR系统不能仅是技术工具，更需要成为合规性自动化引擎。这要求XDR具备从数据采集、分析到报告的全周期审计跟踪能力，并能按需生成符合PCI-DSS、SOC2等特定框架要求的证据报告。实质性提升安全运营的效率与精度。企业需要AI/ML技术在XDR中的深化应用，一方面行基于策略的自动化处置工作流；以此两方面满足企业对预测性与自适应安FROST必SULLIVAN17管道和处理引擎。在该功能特征下具有代表性的案例是MicrosoftDefenderXDR、PaloAltoNetworksCortexXDR。o融入全球防御神经网络（打通威胁情报网络）该特征的核心逻辑是将联动的情报资源内化为自身的感知能力，将XDR平台打造为威胁情报的“战略汇聚与战术分发中心”，让企业从孤立的本地防御，跃升为参与全球协在该功能特征下具有代表性的案例如：CrowdS该特征的核心逻辑是将外部合规要求转化为可执行、可验证的内生安全控制，使合规从成本负担转化为风险洞察的来源。通过XDR内置的合规仪表盘和自动化报告生成功能，在该功能特征下具有代表性的案例如：MicrosoftDefender该特征的核心逻辑是将人力从重复性劳动中解放，专注于战略决策，并赋予系统自主行动权。AI的作用远不止于检测模型的优化，更贯穿于“告警聚类、根因分析、处置决在该功能特征下具有代表性的案例如：PaloAlto最新CortexAgentiX平台、Check根本需求FROST必SULLIVAN18鉴于高度云化的背景，海外市场AIXDR产品逻辑较为自然地从EDR、NGFW演化而来，远期的发展方向因此而更加具有深度集成、智能决策、主动适应与生态协作一体的特征。这一方向的核心在于，单点产品的价值天花板已现，未来的实力将是生态协同能力。这意自动化剧本、UEBA的用户实体行为基线以及外部威胁情报，无缝编织成一个动态调整的防从检测与响应的既定思路走向“主动防御”这个方向代表了防御思路、防御范式的根本性转变。这种主动防御的可行性建立在预测性分析的成熟与自动化执行的信任之上。具体而言，是通过AI的能力，对攻击者“技战术”在攻击链的早期（如侦查、武器化阶段）识别并阻断风险。例如，系统可自动将新曝露的高危漏洞与自身资产匹配，预测可能的攻击路径，主动调整防火墙策略、实施虚拟补丁。但这样的发展路线，建立在对AI自动化执行的高度信任基础之上，可能面临安全团队文化网设备指纹、边缘节点资源动态的深度理解，并能够根据不同场景（如工厂生产线、智能边缘”的集成需求，并将其推向极致，使安全能力像液体一样随数字业务流动而动态分布。当攻击者开始大规模使用AI生成钓鱼邮件、深度伪造语音或自动化探测工具时，防御方必须用更高级的AI来应对。这意味着，XDR的提供商需要将AI从辅助分析工具升级为“对抗性博弈引擎”。远期，我们或许会看到，XDR平台会具备够识别AIGC所生成异常模式的特种检测模型，并利用对抗性机器学习技术（GAN）来加固自身的AI系统免受数据投毒或模型窃取。在这种方向下的实践，会展示出，安全运营从“响应已告警的事件”迈入“主动FROST必SULLIVAN19中国市场的AIXDR（AIXDR/XDR+GPT），与统安全产品孤立、告警过载、运营效率低下的难题，在技术实现的层面都将跨域数据集成与关联分析作为核心，都强调通过数据关联、AI分析与自动化来提升威胁检测与响应效率。品能力和架构设计上更强调对复杂现实条件的适配能力。但随着中国IT治理环境的持续演关联分析为核心能力，而不再局限于对单一技术域或局部场景的覆盖；另一方面，部分提适配与治理为主导的技术路径，向兼具平台属性与智能决策能力的新范式演进。根据沙利文数据，2025年中国威胁检测与响应市场总规模约达到25亿元。中国市场当前的AIXDR产品形态既反映了中多是增益SOC的检测增强引擎。NGSOC强调以大数据平台汇聚多源异构日志，结合关联分析、机器学习、威胁情报，为运营人员提供威胁发现、调查分析与响应处置工攻击链，优势特征在于优先定义检测方法与数据需求，形成标准化采集机制，并将语义识其AIXDR基于大量的威胁检测与行为分析规则，专家持续运营优化和定期更新，降低学习与使用成本；在数据层面结合资产、漏洞、威胁FROST必SULLIVAN20我们通过与海外市场诉求进行对比分析的方式，呈现出在产品结构、功能要素、部署环境等方面诉求的差异；另外一个类别是演进中的诉求，这些诉求能够揭示出，目前中国市场o用户愈发重视XDR的联动能力，实现“化繁为简、主动闭环”这里的诉求首先体现为“数据穿透力”，中国企业开始需要的警报，将碎片化信息融合成清晰完整的“攻击故事线”，改善视角割裂、告警过载的情境；进而，强调“智能执行力”，用户期望XDR能够基于预置或动态生成的剧本，自动执行跨防），现“检测即响应”，扭转人工响应速度滞后于威胁扩散的被动局面。o亟需安全大模型、AI加入工作流，实现“减负”中国市场安全人才短缺的严峻性不仅体现在绝对数量，更体现为人才结构的高度不均衡。这导致绝大多数企业的内部安全团民化复制与分发”。AI的价值首要体现在安全大模型降低运营的技术与认知门槛上，例如通过更准确的告警聚合、更直观的初级分析员能够执行原本需要高级专家经验的响应中国企业的IT与安全架构呈现出高度的“历史复杂性”与“政品牌硬件与软件堆叠的复杂环境，数据格式不一，接口标准各异；另一方面，信创与国产化替代政策又引入了新的技术栈与适配要求。使得用户对于XDR的诉求集中在：①连接器生态的美国市场的需求已进阶为，推动XDR极致的检测效率和响应自动化的实现，并且强调产品的开放性（如OpenXDR）。美国同样面临人才缺口，但这个缺口更多聚焦在高级分析的层面，需要AI实现规模化、极致化的分析深度与响应速度；相对而言，中国市场亟需的是基础安全专家。美国市场同样环境复杂，但更侧重于XDR作为连接与驱动整个安全技术生态（如SIEM、SOAR、威胁情报平台）的智能枢纽，强调生态协作，而不仅是连接众多异构产品的工程能力。FROST必SULLIVAN21基于数字化转型和智能化业务依赖度加深的背景，中国市场逐渐呈现出对智能化和自动化防护的高度依赖。时防护和自动响应能力，能够为企业提供自适应防御•智能化防护和自动响应•自动化决策和深度学习模型•虚拟补丁对漏洞修复的前置身份层的协同安全防护，还希望跨平台（Windows、•全面数据融合（物联网设备、移动终端、虚拟化环境，云端平台）•终端检测与云环境安全数据集成•多种平台与设备防护整合o数据聚合与智能协同作战的联动能力高阶能力：“战术级协同响应”，XDR系统不仅能关联出攻击链条，更能基于攻击者的实时战术意图（如MITRE），AI加入AI加入实现“减负”联动能力o融合安全大模型，从辅助分析到认知驱动的决策引擎基础能力在于构建动态、多维的行为基线，基于基线的异常模式识别与关联，实现初步的、基于置信度的告警降噪。高阶能力：大模型深入理解非标准化日志的语义、业务系统的独特逻辑以及监管政策的文本要求，将碎片化事件自动组织成具有因果逻辑的自然语言报告；更高阶的能力在FROST必SULLIVAN22响应”响应”的IT格局，强大的统一集成能力不再是加分项，而是AIXDR能否落地的生存性能力。o智能化防护与响应，推进“决策左移”基础能力是实现基于预定义规则的自动化封禁、隔离，依高阶能力：高阶能力是基于动态风险评定的自适应响应。系统构建实时的风险计算引擎，综合评估威胁严重性、资产关键性、业务时段、用户角色等多维上下文，动态计算探针不仅是数据采集器，更是本地策略执行器，它需要在能够像高级分析师一样进行推理和协同。在交付模式的层面，AIXDR的能力交付模式将向化协同”的特征：一方面与国产基础软硬件生态深度融合，另一方面与行业关键基础设施一步推进“安全左移”，从事中检测响应向事前预测预防深化，利用多模态大模型实现毫FROST必SULLIVAN23——FrostPolar(弗若斯特极地图)TM•本报告评估结果仅供参考，结论仅适用于当前阶段中国AIXDR市场的发展情况基于纳入评估范围的提供商在“多源数据接入与资产感知能力”、“新一代检测能力”、“联动的广度与渗透深度”、“响应处置的颗粒度与深度”、“AI系统能力与演进潜力”五个维度的综合评分，我们用“FrostPolar(弗若斯特极地图)”展示他们分别的市场表现。每个提供商的扇形区域面积，对应着该提供商的综合评分高低。扇形区域面积越大，所对应的），数之间的（表示有80%的其他提供商得分数字低于该百分位），能够进入“进步者区间FROST必SULLIVAN24领航者领航者体系化联动实现全域免疫AI原生的智能大模型引擎一体化数据治理与语义湖自动化闭环联动响应处置准回应了数字化时代安全防御从单点告警向“体系化联动防御”升级的核心需求。依托“信立方”安全大模型的智能内据采集器与归一化处理能力，实现对全域异构安全数据的统一纳管与语境化分析，不仅解决了企业在混合IT架构下面临的数据孤岛难题，更为构