随着物联网、工业互联网、AI 算力终端海量扩张，IPv4 地址枯竭、安全短板、传输损耗等问题持续凸显，叠加国家 IPv6 推进政策要求，全行业网络 IPv6 升级已成必然趋势。本文系统梳理企业落地 IPv6 的核心价值，拆解传统改造模式存在的兼容、安全、运维痛点，引出 IPv6+SASE 融合改造新思路。

近日，国内流行的API协作平台 Apifox 发布公告，称其旧版本客户端加载的 JS 脚本被植入可疑代码，遭遇供应链污染。企业客户应关注内部研发终端使用情况，立即排查 Apifox 版本，升级至安全版本，并轮换所有可能泄露的凭证（SSH 密钥、Git Token 等）。南凌科技提出「云WAF + EDR」组合方案，通过边界拦截与终端监控的协同联动，帮助企业实现异常行为的精准排查与高效响应。支持历史

从技术角度复盘 Apifox 外部 JS 脚本篡改引发的供应链投毒攻击，分析攻击原理、入侵链路与数据窃取风险，详解云 WAF 边界防护 + EDR 终端监控的协同防御技术方案，为企业研发终端安全应急与常态化防护提供参考。

承接大模型赋能云网安行业的演进逻辑，以南凌科技集成 DeepSeek 本地化大模型的产品升级实践为例，拆解开源模型融入 SASE 后的安全防御升级、运维自动化优化两大落地成效，给同类厂商 AI 产品改造提供参考。

承接大模型赋能云网安行业的演进逻辑，以南凌科技集成 DeepSeek 本地化大模型的产品升级实践为例，拆解开源模型融入 SASE 后的安全防御升级、运维自动化优化两大落地成效，给同类厂商 AI 产品改造提供参考。

承接本地部署 DeepSeek 存在的数据与网络安全痛点，以凌云 SASE 落地实践为例，拆解零信任访问、AI 流量智能防护、端到端加密、托管安全服务四大能力，完整说明 SASE 如何构建本地大模型算力安全底座，可供各行业 AI 基建选型参考。

DeepSeek 开源大模型推动大量企业搭建本地 GPU 推理、训练集群，私有化部署可实现业务定制、数据自主可控，但分布式算力环境带来数据泄露、算力节点遭攻击等多重安全网络难题。本文梳理本地部署大模型的核心收益，同时拆解落地过程中不可忽视的网络与安全瓶颈，给出基础建设参考思路。

OpenClaw的火爆，反映了AI深入业务场景的趋势。对于企业和开发者来说，既要看到它带来的效率提升，也要正视伴随而来的安全挑战。与其因噎废食，不如提前做好防护：通过持续监测、行为分析和快速响应，将潜在风险控制在可接受的范围内。这样，我们才能放心地让AI“数字员工”为我们工作，而不是让它成为安全隐患。你在使用AI智能体时遇到过哪些安全问题？欢迎留言讨论。

随着大模型私有化部署、跨境模型调用、边缘推理规模化普及，多数企业仅聚焦 GPU 算力建设，忽略全域组网与数据安全带来的业务阻碍。本文从跨境访问、边缘算力、多云调度、业务防护四大维度，梳理 AI 业务落地共性技术难题，探讨云网安一体化底座建设思路。

生成式 AI、AI Agent 全面落地，企业流量结构与安全威胁发生根本性变化。本文结合行业权威数据与行业演讲观点，分析 GenAI 产业发展现状，对比传统云原生架构短板，解读下一代 AI 原生网络安全架构的发展逻辑。